一張圖即出AI影片！谷歌全新擴散模型，讓人物動起來

只需一張照片，和一段音頻，就能直接生成人物說話的視頻！

近日，來自Google的研究人員發布了多模態擴散模型VLOGGER，讓我們朝著虛擬數位人又邁進了一步。

論文網址：https://enriccorona.github.io/vlogger/paper.pdf

Vlogger可以收集單一輸入影像，使用文字或音訊驅動，產生人類語音的視頻，包括口型、表情、肢體動作等都非常自然。

我們先來看幾個範例：

如果感覺影片使用別人的聲音有點違和，小編幫你關掉聲音：

可以看出整個生成的效果是非常優雅自然的。

VLOGGER建立在最近生成擴散模型的成功之上，包括一個將人類轉換成3D運動的模型，以及一個基於擴散的新架構，用於透過時間和空間控制，增強文字生成圖像的效果。

VLOGGER可以產生可變長度的高品質視頻，並且這些視頻可以透過人臉和身體的高級表示輕鬆控制。

例如我們可以讓產生影片中的人閉上嘴：

#或閉上雙眼：

#與先前的同類模型相比，VLOGGER不需要針對個體進行訓練，不依賴臉部偵測和裁剪，而且包含了肢體動作、軀幹和背景，－構成了可以溝通的正常的人類表現。

AI的聲音、AI的表情、AI的動作、AI的場景，人類開始的價值是提供數據，再往後可能就沒什麼價值了？

在資料方面，研究人員收集了一個新的、多樣化的資料集MENTOR，比先前同類的資料集大了整整一個數量級，其中訓練集包括2200小時、800000個不同個體，測試集為120小時、4000個不同身份的人。

研究人員在三個不同的基準上評估了VLOGGER，顯示模型在影像品質、身分保存和時間一致性方面達到了目前的最優。

VLOGGER

VLOGGER的目標是產生一個可變長度的逼真視頻，來描繪目標人說話的整個過程，包括頭部動作和手勢。

如上圖所示，給定第1列所示的單一輸入影像和一個範例音訊輸入，右列中展示了一系列合成影像。

包括生成頭部運動、凝視、眨眼、嘴唇運動，還有以前模型做不到的一點，生成上半身和手勢，這是音訊驅動合成的一大進步。

VLOGGER採用了基於隨機擴散模型的兩階段管道，用於模擬從語音到視訊的一對多映射。

第一個網路將音訊波形作為輸入，以產生身體運動控制，負責目標視訊長度上的凝視、臉部表情和姿勢。

第二個網路是一個包含時間的圖像到圖像的平移模型，它擴展了大型圖像擴散模型，採用預測的身體控制來產生相應的幀。為了使這個過程符合特定身份，網路獲取了目標人的參考圖像。

VLOGGER使用基於統計的3D身體模型，來調節影片產生過程。給定輸入影像，預測的形狀參數對目標標識的幾何屬性進行編碼。

首先，網路M獲取輸入語音，並產生一系列N幀的3D面部表情和身體姿勢。

然後渲染移動3D身體的密集表示，以在視訊生成階段充當2D控制項。這些影像與輸入影像一起作為時間擴散模型和超解析度模組的輸入。

音訊驅動的運動產生

#管道的第一個網路旨在根據輸入語音預測運動。此外也透過文字轉語音模型將輸入文字轉換為波形，並將產生的音訊表示為標準梅爾頻譜圖（Mel-Spectrograms）。

管道是基於Transformer架構，在時間維度上有四個多頭注意力層。包括幀數和擴散步長的位置編碼，以及用於輸入音頻和擴散步驟的嵌入MLP。

在每一幀中，使用因果遮罩使模型只專注於前一幀。模型使用可變長度的影片進行訓練（例如TalkingHead-1KH資料集），以產生非常長的序列。

研究人員採用基於統計的3D人體模型的估計參數，來為合成影片產生中間控製表示。

模型同時考慮了臉部表情和身體運動，以產生更好的表現力和動態的手勢。

此外，先前的臉部生成工作通常依賴扭曲（warped）的圖像，但在基於擴散的架構中，這個方法被忽視了。

作者建議使用扭曲的圖像來指導生成過程，這促進了網路的任務並有助於保持人物的主體身份。

產生會說話和移動的人類

#下一個目標是對一個人的輸入影像進行動作處理，使其遵循先前預測的身體和臉部運動。

受ControlNet的啟發，研究人員凍結了初始訓練的模型，並採用輸入時間控件，製作了編碼層的零初始化可訓練副本。

作者在時間域中交錯一維卷積層，網路透過取得連續的N幀和控制進行訓練，並根據輸入控制項產生參考人物的動作影片。

模型使用作者建立的MENTOR資料集進行訓練，因為在訓練過程中，網路會獲取一系列連續的幀和任意的參考圖像，因此理論上可以將任何視頻幀指定為參考。

不過在實務中，作者選擇取樣離目標片段更遠的參考，因為較近的範例提供的泛化潛力較小。

网络分两个阶段进行训练，首先在单帧上学习新的控制层，然后通过添加时间分量对视频进行训练。这样就可以在第一阶段使用大批量，并更快地学习头部重演任务。

作者采用的learning rate为5e-5，两个阶段都以400k的步长和128的批量大小训练图像模型。

多样性

下图展示了从一个输入图片生成目标视频的多样化分布。最右边一列显示了从80个生成的视频中获得的像素多样性。

在背景保持固定的情况下，人的头部和身体显著移动（红色意味着像素颜色的多样性更高），并且，尽管存在多样性，但所有视频看起来都很逼真。

视频编辑

模型的应用之一是编辑现有视频。在这种情况下，VLOGGER会拍摄视频，并通过闭上嘴巴或眼睛等方式改变拍摄对象的表情。

在实践中，作者利用扩散模型的灵活性，对应该更改的图像部分进行修复，使视频编辑与原始未更改的像素保持一致。

视频翻译

模型的主要应用之一是视频翻译。在这种情况下，VLOGGER会以特定语言拍摄现有视频，并编辑嘴唇和面部区域以与新音频（例如西班牙语）保持一致。

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