TANGO: uma ferramenta para vídeo de retrato gestual coordenado gerado por voz de um ser humano digital de corpo inteiro

Introdução geral

O TANGO (Co-Speech Gesture Video Reenactment with Hierarchical Audio-Motion Embedding and Diffusion Interpolation) é uma estrutura de código aberto desenvolvida em conjunto pela Universidade de Tóquio e pelo CyberAgent AI Labs para a geração colaborativa de vídeos com gestos de fala. O projeto usa o espaço hierárquico de incorporação de áudio e movimento e a interpolação por difusão para gerar automaticamente vídeos de gestos de personagens naturais, suaves e sincronizados com base na fala de entrada. O TANGO consegue gerar gestos e ações de alta qualidade por meio de um método inovador de recuperação de gráficos de ações, que primeiro recupera o videoclipe de referência que mais se aproxima da fala alvo em um espaço de incorporação de áudio e movimento implicitamente hierárquico e, em seguida, usa um modelo de difusão para interpolação de ações. geração de ações. Esse projeto não apenas avança a pesquisa sobre a interação homem-computador orientada por IA, mas também fornece suporte técnico importante para aplicativos como âncoras virtuais e humanos digitais.

O TANGO de código aberto atual só suporta áudio de até 8s. Antes de usar, você precisa segmentar o arquivo de áudio!

Trabalhe com a ferramenta Voice Lip Sync para obter um projeto completo de pessoa digital: Sync ,Wav2Lip Ultralight Digital Human. O fluxo de trabalho completo é: Ultralight Digital Human para fazer o contraponto, TANGO para gerar movimentos corporais, FaceFusion para mudar os rostos, perfeito!

Experiência on-line: https://huggingface.co/spaces/H-Liu1997/TANGO

Lista de funções

• Sincronização de gestos altamente precisa: sincronize com precisão qualquer áudio com os gestos no vídeo.
• Suporte a vários idiomas: funciona com uma variedade de idiomas e sons, incluindo faces CGI e sons sintetizados.
• Código aberto e gratuito: o código é totalmente público, e os usuários podem usá-lo e modificá-lo livremente.
• Demonstração interativa: fornece uma demonstração on-line em que os usuários podem carregar arquivos de vídeo e áudio para experimentar.
• Modelos de pré-treinamento: forneça uma variedade de modelos de pré-treinamento, para que os usuários possam usar diretamente ou no treinamento secundário.
• Código de treinamento completo: inclui o código de treinamento para o discriminador de sincronização de gestos e o modelo TANGO.

Usando a Ajuda

1. configuração ambiental

1.1 Requisitos básicos:

• Versão do Python: 3.9.20
• Versão CUDA: 11.8
• Espaço em disco: pelo menos 35 GB (para armazenar modelos e diagramas pré-calculados)

1.2 Etapas de instalação:

Armazém do projeto de clonagem #
git clone https://github.com/CyberAgentAILab/TANGO.git
cd TANGO
git clone https://github.com/justinjohn0306/Wav2Lip.git
git clone https://github.com/dajes/frame-interpolation-pytorch.git

# Criar ambiente virtual (opcional)
conda create -n tango python==3.9.20
conda activate tango

Dependências de instalação do #
pip install -r . /pre-requirements.txt
pip install -r . /requirements.txt

2. fluxo de uso

2.1 Início rápido:

• Execute o script de raciocínio:

python app.py

Na primeira execução, o sistema baixa automaticamente os arquivos de ponto de verificação necessários e os diagramas pré-calculados. A geração de aproximadamente 8 segundos de vídeo leva cerca de 3 minutos de tempo de processamento.

2.2 Criação de função personalizada:

• Se você precisar criar uma figura de ação para um novo personagem:

python create_graph.py

Entre outras coisas, o projeto gera vídeos com marcas d'água TANGO por padrão, semelhantes à imagem abaixo:

Essencialmente, é uma chamada para um ffmpeg local que compõe o vídeo original e a imagem com marca d'água em um novo vídeo.

Se não quiser uma marca d'água, você pode alterarapp.pyMédio:

gr.Video(value=". /datasets/cached_audio/demo1.mp4", label="Demo 0", , watermark=". /datasets/watermark.png")
# Modificado para
gr.Video(value=". /datasets/cached_audio/demo1.mp4", label="Demo 0")

Acesso não local, modificações necessárias:

demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

Abra-o novamente para ver que não há marca d'água no vídeo carregado.

O vídeo resultante não tem áudio, portanto, você precisa sintetizar manualmente o áudio nele.

/usr/bin/ffmpeg -i outputs/gradio/test_0/xxx.mp4 -i gen_audio.wav -c:v libx264 -c:a aac result_wav.mp4

Isso pode ser notado: não há nada de errado com os movimentos do corpo, mas o formato da boca está completamente errado.

Isso não é verdade. Ultralight Digital Human E isso foi útil?

Processo de uso

1. Acesso ao servidor local: abrir no navegador http://localhost:3000.
2. Upload Video and Audio : Carregue os arquivos de áudio e vídeo que deseja sincronizar na caixa de entrada.
3. Executar a sincronização de gestos: Toque no botão "Sync" e o sistema executará automaticamente o processo de sincronização de gestos.
4. Visualização e download de resultados: Após a conclusão da sincronização, você pode visualizar os resultados e fazer o download dos arquivos de vídeo sincronizados.
5. Use a demonstração interativa: Carregue arquivos de vídeo e áudio na página de demonstração para experimentar o efeito de sincronização de gestos em tempo real.
6. Gerenciar projetos: Visualize e gerencie todos os projetos carregados na página My Projects, com suporte para controle de versão e colaboração.

Recursos avançados

• Sincronização inteligente de gestos: aprimore a apresentação de seu conteúdo de vídeo com a sincronização inteligente de gestos fornecida pela IA.
• Suporte a vários idiomas: selecione diferentes idiomas e vozes de acordo com as necessidades de seu projeto.
• Desenvolvimento personalizado: como o TANGO é de código aberto, os usuários podem desenvolvê-lo de acordo com suas necessidades.