Rudrabha/Wav2Lip - Инновационное решение для синхронизации губ с видео
Rudrabha/Wav2Lip - это мощный инструмент, который позволяет синхронизировать губы видео с любым целевым звуком с высокой точностью. Он основан на передовых технологиях и исследованиях в области генерации речи и видео.
В этой статье мы подробно рассмотрим возможности и особенности Rudrabha/Wav2Lip.
**Особенности **
- Работает для любой идентичности, голоса и языка.
- Подходит для CGI-лиц и синтетических голосов.
- Предлагает полный набор кода обучения, кода вывода и предварительно обученных моделей.
** Процесс работы **
- Для начала необходимо установить Python 3.6 и ffmpeg. Затем установить необходимые пакеты с помощью команды
pip install -r requirements.txt. - Далее скачивается предварительно обученная модель для детекции лица и размещается в соответствующей папке.
- Можно использовать предварительно обученные модели для синхронизации губ видео с аудио. Например, команда
python inference.py --checkpoint_path <ckpt> --face <video.mp4> --audio <an-audio-source>позволяет синхронизировать видео с аудио, а результат сохраняется в папкеresults/result_voice.mp4.
** Подготовка данных для обучения **
Модели обучаются на наборе данных LRS2. Необходимо следовать определенным инструкциям для подготовки данных, включая размещение файлов LRS2 и предварительную обработку данных.
** Обучение моделей **
Есть два основных шага: обучение экспертного дискриминатора синхронизации губ и обучение модели Wav2Lip. Можно выбрать обучение модели без дополнительного дискриминатора визуального качества (менее одного дня обучения) или с ним (около двух дней обучения).
** Оценка **
В папке evaluation/ можно найти инструкции по оценке.
В целом, Rudrabha/Wav2Lip открывает новые возможности в области синхронизации губ с видео и является полезным инструментом для исследователей и специалистов в этой области.
