LivePortrait：只需一张静态肖像图像就能生成动态视频可精确控制眼睛和嘴唇的动作

LivePortrait是一个用于生成逼真肖像动画的框架，只需一张静态肖像图像就能生成动态视频。其主要目标是实现高效且精确控制的肖像动画，使得生成的动画在视觉效果和细节控制上都达到较高水平。

它能够从单一图像生成生动的动画视频，并能精确控制眼睛和嘴唇的动作，确保动画的自然流畅。

还可以处理多个人物肖像的无缝拼接，确保在多个动态人物之间过渡平滑，不会产生突兀的边界效果。

解决了什么问题:

生成质量和效率:
- 传统的扩散模型方法虽然生成质量高，但计算开销巨大，难以实现实时处理。LivePortrait通过隐式关键点方法，在保证高质量的同时，大幅提高了计算效率。
可控性不足:
- 现有的许多方法缺乏对细节的精细控制，如眼睛和嘴唇的独立动作控制。LivePortrait通过专门设计的重定向模块，解决了这一问题，使得动画在微表情和细节动作上更加逼真。

实际效果

LivePortrait在生成的动画中，面部表情和头部运动自然逼真，与实际人物动作高度相似。
在眼睛和嘴唇的细节控制方面，LivePortrait表现出色，能够精确控制眼睛的注视方向和嘴唇的开合动作。
对比实验显示，LivePortrait生成的动画质量优于现有的非扩散模型和扩散模型方法。
在RTX 4090 GPU上，LivePortrait的生成速度达到了每帧12.8毫秒，显著高于现有的扩散模型方法。
通过优化网络架构和使用高效的隐式关键点方法，LivePortrait在保证生成质量的同时，大幅降低了计算开销。

LivePortrait主要功能详细介绍

从单一图像生成生动动画:
- 功能描述: LivePortrait能够从单一静态肖像图像生成生动、逼真的动画。通过利用源图像的外观特征和驱动视频的运动信息，该功能可以生成包含丰富面部表情和头部姿态变化的动态视频。
- 使用高质量数据集进行训练，包括69百万高质量的图像和视频帧，确保模型能够泛化到各种场景。
- 引入隐式关键点作为中间的运动表示，平衡了生成质量和计算效率。
- 举例: 如果有一张静态的人物照片，LivePortrait可以生成该人物微笑、眨眼或转头的动画。
精确控制眼睛的动作:
- 功能描述: LivePortrait内置了眼睛重定向模块，可以独立控制眼睛的动作。这个功能使得生成的动画中，眼睛可以根据需要自由移动，表现出不同的注视方向和眨眼动作。
- 举例: 在生成动画时，可以让人物的眼睛从左到右扫视，或者根据需要表现人物的眨眼动作，增强动画的真实感。
精确控制嘴唇的动作:
- 功能描述: LivePortrait的嘴唇重定向模块可以精确控制嘴唇的开合动作，使得人物在动画中的嘴唇动作与说话或表情变化同步，表现更加自然。
- 举例: 在生成人物说话的动画时，嘴唇可以根据输入的语音或文本内容精确同步，模拟出自然的说话动作。
缝合模块:
- 功能描述: 缝合模块用于处理多个肖像之间的无缝拼接。该功能确保在多个动态人物之间过渡平滑，不会产生突兀的边界效果。
- 举例: 当需要生成一段包含多个人物的动画时，缝合模块可以使各个人物之间的过渡自然流畅，避免出现不协调的边界。
多风格肖像的支持:
- 功能描述: LivePortrait通过混合图像和视频训练策略，支持多种风格的肖像动画生成。无论是写实风格还是动漫风格的肖像，都能生成高质量的动画。
- 举例: 不论是照片中的真实人物还是动漫风格的肖像，LivePortrait都可以生成对应风格的动态视频，使动画适用于多种应用场景。
高分辨率动画生成:
- 功能描述: 采用SPADE解码器和PixelShuffle上采样层，LivePortrait能够生成高分辨率的动画，提升图像的清晰度和细节表现。
- 举例: 生成的动画可以达到512×512的分辨率，使得人物的面部细节更加清晰，适用于需要高画质的应用场景。

LivePortrait主要技术方法

隐式关键点方法:
- 方法描述: 使用隐式关键点作为中间的运动表示，这些关键点能够有效地捕捉并表示面部的主要运动特征，平衡了生成质量和计算效率。
- 实现细节:
  - 隐式关键点用于提取和表示面部的运动信息，并通过这些关键点的变换生成动画。
混合图像和视频训练策略:
- 方法描述: 结合高质量的静态肖像图像和动态视频进行训练，增强模型的泛化能力，使其能够处理各种风格的肖像。
- 实现细节:
  - 将单帧图像视作一帧视频进行训练，使得模型不仅能够处理动态视频，还能生成风格多样的动画效果。
  - 使用公开数据集和自有高质量视频数据进行训练，确保模型的多样性和鲁棒性。
升级的网络架构:
- 方法描述: 采用先进的网络架构，包括ConvNeXt-V2-Tiny作为主干网络和SPADE解码器，提升生成质量和计算效率。
- 实现细节:
  - 将原始的隐式关键点检测器、头部姿态估计网络和表情变形估计网络统一到一个模型中，简化网络结构，提高性能。
  - 使用SPADE解码器生成高质量动画，并结合PixelShuffle层进行分辨率上采样，生成的图像更加清晰。
标志导向的隐式关键点优化:
- 方法描述: 引入2D标志（如眼睛和嘴唇的关键点）作为指导，优化隐式关键点的学习过程，增强对细微面部表情的控制能力。
- 实现细节:
  - 使用2D标志作为监督信号，优化隐式关键点的位置，使模型能够更好地捕捉微表情，如眨眼和眼球运动。
缝合和重定向模块:
- 方法描述: 提出缝合模块和两个重定向模块（眼睛和嘴唇重定向），增强动画的细节控制，使生成的动画更加自然流畅。
- 实现细节:
  - 缝合模块：处理多个人物肖像的无缝拼接，确保过渡平滑。
  - 眼睛重定向模块：独立控制眼睛的方向和动作，使得动画中的眼睛动作更加逼真。
  - 嘴唇重定向模块：精确控制嘴唇的开合动作，使动画中的说话或表情变化更加自然。
高效的生成速度:
- 方法描述: 优化计算过程，使得生成速度大幅提升，能够在高性能GPU上实现实时动画生成。
- 实现细节:
  - 在RTX 4090 GPU上，LivePortrait的生成速度达到了每帧12.8毫秒，实现了高效的实时动画生成。

一些案例

使用单张静态图像通过拼接技术生成肖像动画，跨越各种风格（写实、油画、雕塑、3D 渲染）和不同尺寸

单图像动画: 将单一静态人物照片转变为视频，其中人物可以微笑、眨眼或转头。
家庭肖像动画: 动画处理包含多个家庭成员的肖像，每个成员的面部表情和动作均被无缝动画化，确保整体动画的自然流畅。

静态图像获取：从一张静态图像开始，这张图像提供了肖像的外观参考。
运动提取：从驱动视频、音频、文本或生成内容中提取运动信息（如面部表情和头部姿态）。
基于关键点的初步动画：利用隐式关键点方法，将提取的运动信息应用到静态图像上，生成初步的肖像动画。
拼接技术应用：通过拼接模块对初步生成的动画进行优化和增强，使得动画更加自然和连贯。拼接技术主要解决面部特征（如眼睛、嘴唇）的精细控制和衔接问题。

利用拼接技术对肖像视频进行编辑的过程

多段视频合成: 从多个短视频片段中提取素材，合成一个连贯的长视频，其中包含自然的面部表情和动作过渡。
表情调整: 在现有视频中调整人物的面部表情，如将一个严肃的表情改为微笑，或者调整说话时的嘴唇同步。

视频输入：首先输入一个或多个肖像视频。这些视频可以是从静态图像生成的动画，也可以是已有的视频片段。
运动和特征提取：从输入的视频中提取面部运动和特征信息，如面部表情、头部姿态等。
拼接技术应用：使用拼接模块对视频进行编辑和优化。拼接技术可以：
- 平滑不同视频片段之间的过渡，确保编辑后的视频自然连贯。
- 精确控制和调整面部特征，如眼睛、嘴唇的开合程度，使其符合预期的效果。
- 修复和增强视频中的细节，使最终输出的视频更加逼真和精细。
编辑和输出：根据用户的编辑需求，对视频进行进一步的处理和调整，然后输出最终编辑好的肖像视频。