谷歌发布了一个新的视频框架：
只需要一张你的头像、一段讲话录音，就能得到一个本人栩栩如生的演讲视频。
视频时长可变，目前看到的示例最高为10s。
可以看到，无论是口型还是面部表情，它都非常自然。
如果输入图像囊括整个上半身，它也能配合丰富的手势：
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网友看完就表示：
有了它，以后咱开线上视频会议再也不需要整理好发型、穿好衣服再去了。
嗯，拍一张肖像，录好演讲音频就可以（手动狗头）
用声音控制肖像生成视频
这个框架名叫VLOGGER。
它主要基于扩散模型，并包含两部分：
一个是随机的人体到3D运动（human-to-3d-motion）扩散模型。
另一个是用于增强文本到图像模型的新扩散架构。
其中，前者负责将音频波形作为输入，生成人物的身体控制动作，包括眼神、表情和手势、身体整体姿势等等。
后者则是一个时间维度的图像到图像模型，用于扩展大型图像扩散模型，使用刚刚预测的动作来生成相应的帧。
为了使结果符合特定的人物形象，VLOGGER还将参数图像的pose图作为输入。
VLOGGER的训练是在一个超大的数据集（名叫MENTOR）上完成的。
有多大？全长2200小时，共包含80万个人物视频。
其中，测试集的视频时长也有120小时长，共计4000个人物。
谷歌介绍，VLOGGER最突出的表现是具备多样性：
如下图所示，最后的像素图颜色越深（红）的部分，代表动作越丰富。
体育训练器材道具合集矢量素材适用于校园运动会赛事海报、体育用品电商详情页设计、健身房私教课程宣传单、体育老师教学PPT课件等相关视觉场景设计，由AI生成的Ai格式素材。
而和业内此前的同类方法相比，VLOGGER最大的优势则体现在不需要对每个人进行训练、也不依赖于面部检测和裁剪，并且生成的视频很完整（既包括面部和唇部，也包括肢体动作）等等。
具体来看，如下表所示：
Face Reenactment方法无法用音频和文本来控制此类视频生成。
Audio-to-motion倒是可以音频生成，方式也是将音频编码为3D人脸动作，不过它生成的效果不够逼真。
Lip sync可以处理不同主题的视频，但只能模拟嘴部动作。
对比起来，后面的两种方法SadTaker和Styletalk表现最接近谷歌VLOGGER，但也败在了不能进行身体控制上，并且也不能进一步编辑视频。
说到视频编辑，如下图所示，VLOGGER模型的应用之一就是这个，它可以一键让人物闭嘴、闭眼、只闭左眼或者全程睁眼：
另一个应用则是视频翻译：
例如将原视频的英语讲话改成口型一致的西班牙语。
网友吐槽
最后，“老规矩”，谷歌没有发布模型，现在能看的只有更多效果还有论文。
嗯，吐槽也是不少的：
画质模型、口型抽风对不上、看起来还是很机器人等等。
因此，有人毫不犹豫打上差评：
这就是谷歌的水准吗？
有点对不起“VLOGGER”这个名字了。
——和OpenAI的Sora对比，网友的说法确实也不是没有道理。。
大家觉得呢？
更多效果：https://enriccorona.github.io/vlogger/
完整论文：https://enriccorona.github.io/vlogger/paper.pdf
