字节和浙大联合研发的项目Loopy火了！

只需一帧图像，一段音频，就能生成一段非常自然的视频！

研究团队还放出了 Loopy 和同类应用的对比视频：

网友下场齐夸夸：

Loopy 背后的技术有点牛哦！感觉互动媒体有新未来了！

前途无量奥！

真这么牛？咱们一起来看一下！

Loopy 的生成效果

研究团队放出了一些 DEMO 视频，内容脑洞跨度有点大！

比如让小李子唱《黑神话》灵吉菩萨的陕北说书（高音时还会皱眉）：

让兵马俑满口英伦腔：

蒙娜丽莎张口说话：

梅梅自带 Bgm 说古装台词（甚至还有挑眉的小动作）：

狼叔的侧颜照也难不倒它：

叹息声的细节也能处理得很好：

真人肖像的效果也很自然（甚至说话时眼睛还会顺势看向其他方向）：

Loopy 如何 " 告别割裂感 "？

看完这些毫无违和感 DEMO 视频，咱们来研究一下 Loopy 是如何生成这类视频的：

总的来说，Loopy 是一个端到端的音频驱动视频生成模型。

它的框架可以由四部分构成，分别是：

ReferenceNet：一个额外的网络模块，它复制了原始 SD U-Net 的结构，以参考图像的潜在表示作为输入，来提取参考图像的特征。

DenoisingNet：一个去噪的 U-Net，负责从噪声输入生成最终的视频帧。

在 DenoisingNet 的空间注意力层中，ReferenceNet 提取的参考图像特征会与 DenoisingNet 的特征在 token 维度上进行拼接。

这样做是为了让 DenoisingNet 能够选择性地吸收 ReferenceNet 中与当前特征相关的图像信息，从而在生成过程中保持图像的视觉一致性。

简单来说，通过结合这两个网络的特征，DenoisingNet 能够更好地利用参考图像的细节，提升生成结果的质量和连贯性。

Apperance：Loopy 的外观模块，主要接收参考图像和运动帧图像，然后将它们压缩成特殊的数字编码 ( 潜在向量 ) 。

运动帧的潜在向量经过 " 时间序列模块 " 处理，与参考图像的潜在向量拼在一起。这样就融合了参考信息和动作信息。

然后将拼接后的潜在向量输入 ReferenceNet 模块中，生成一张特征图，标注着重要的视觉信息，方便供后续去噪模块使用。

Audio：Loopy 的音频模块。模型先是使用 Wav2Vec 网络提取音频特征，并将每层的特征连接起来，形成多尺度音频特征。

然后对于每一帧视频，将前两帧和后两帧的音频特征连接，形成一个包含 5 帧音频特征的序列，作为当前帧的音频信息。

最后在每个残差块中，使用 " 交叉注意力 " 机制，将音频特征与视觉特征结合，计算出一个关注的音频特征，并将其与视觉特征相加，生成新的特征。

值得一提的是，模型中也涉及到了一个 Audio2Latent 模块，这个模块可以将音频信息映射到共享的运动潜在空间，进一步帮助模型理解音频与视频中人物动作之间的关系。

研究团队的实验结果如下：

One more thing

值得一提的是，在 Loopy 之前，字节和浙大就已经联合研发出了一款类似的项目CyberHost。

但与 Loopy 不同的是，CyberHost 是一个端到端音频驱动的人类动画模型。

团队同样也放出了 DEMO 视频：

Loopy 和 CyberHost 的相关链接都已附上，感兴趣的小伙伴们可以了解一下 ~

Loopy 论文地址：arxiv.org/pdf/2409.02634

Loopy 项目地址：https://loopyavatar.github.io/

CyberHost 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2409.01876

CyberHost 项目地址：https://cyberhost.github.io/