今天小編分享的科學經驗：谷歌發布“Vlogger”模型：單張圖片生成10秒視頻，歡迎閱讀。
谷歌發布了一個新的視頻框架：
只需要一張你的頭像、一段講話錄音，就能得到一個本人栩栩如生的演講視頻。
視頻時長可變，目前看到的示例最高為 10s。
可以看到，無論是口型還是面部表情，它都非常自然。
如果輸入影像囊括整個上半身，它也能配合豐富的手勢：
網友看完就表示：
有了它，以後咱開線上視頻會議再也不需要整理好發型、穿好衣服再去了。
嗯，拍一張肖像，錄好演講音頻就可以（手動狗頭）
用聲音控制肖像生成視頻
這個框架名叫VLOGGER。
它主要基于擴散模型，并包含兩部分：
一個是随機的人體到 3D 運動（human-to-3d-motion）擴散模型。
另一個是用于增強文本到影像模型的新擴散架構。
其中，前者負責将音頻波形作為輸入，生成人物的身體控制動作，包括眼神、表情和手勢、身體整體姿勢等等。
後者則是一個時間維度的影像到影像模型，用于擴展大型影像擴散模型，使用剛剛預測的動作來生成相應的幀。
為了使結果符合特定的人物形象，VLOGGER 還将參數影像的 pose 圖作為輸入。
VLOGGER 的訓練是在一個超大的數據集（名叫 MENTOR）上完成的。
有多大？全長 2200 小時，共包含 80 萬個人物視頻。
其中，測試集的視頻時長也有 120 小時長，共計 4000 個人物。
谷歌介紹，VLOGGER 最突出的表現是具備多樣性：
如下圖所示，最後的像素圖顏色越深（紅）的部分，代表動作越豐富。
而和業内此前的同類方法相比，VLOGGER 最大的優勢則體現在不需要對每個人進行訓練、也不依賴于面部檢測和裁剪，并且生成的視頻很完整（既包括面部和唇部，也包括肢體動作）等等。
具體來看，如下表所示：
Face Reenactment 方法無法用音頻和文本來控制此類視頻生成。
Audio-to-motion 倒是可以音頻生成，方式也是将音頻編碼為 3D 人臉動作，不過它生成的效果不夠逼真。
Lip sync 可以處理不同主題的視頻，但只能模拟嘴部動作。
對比起來，後面的兩種方法 SadTaker 和 Styletalk 表現最接近谷歌 VLOGGER，但也敗在了不能進行身體控制上，并且也不能進一步編輯視頻。
說到視頻編輯，如下圖所示，VLOGGER 模型的應用之一就是這個，它可以一鍵讓人物閉嘴、閉眼、只閉左眼或者全程睜眼：
另一個應用則是視頻翻譯：
例如将原視頻的英語講話改成口型一致的西班牙語。
網友吐槽
最後，" 老規矩 "，谷歌沒有發布模型，現在能看的只有更多效果還有論文。
嗯，吐槽也是不少的：
畫質模型、口型抽風對不上、看起來還是很機器人等等。
因此，有人毫不猶豫打上差評：
這就是谷歌的水準嗎？
有點對不起 "VLOGGER" 這個名字了。
——和 OpenAI 的 Sora 對比，網友的說法确實也不是沒有道理。。
大家覺得呢？
更多效果：
https://enriccorona.github.io/vlogger/
完整論文：
https://enriccorona.github.io/vlogger/paper.pdf
