VASA-1是什么
VASA-1是由微软亚洲研究院提出的一个将静态照片转换为对口型动态视频的生成框架，能够根据单张静态人脸照片和一段语音音频，实时生成逼真的3D说话面部动画。该技术通过精确的唇音同步、丰富的面部表情细节和自然的头部动作，创造出高度真实感和活力的虚拟角色。VASA-1的核心创新在于其全貌面部动态和头部运动生成模型，该模型在面部潜在空间中工作，能够高效地生成高分辨率的视频，同时支持在线生成和低延迟。
VASA-1的功能特性
逼真的唇音同步：VASA-1能够生成与输入语音音频精确同步的唇部动作，提供高度逼真的说话效果。 丰富的面部表情：除了唇部动作，VASA-1还能捕捉并再现一系列复杂的面部表情和微妙的情感细节，增加动画的真实感。自然头部运动：模型能够模拟自然的头部动作，如转动和倾斜，使得生成的说话面部视频更加生动。 高效视频生成：VASA-1支持在线生成高达40 FPS的512×512分辨率视频，且具有极低的初始延迟，适合实时应用。灵活可控生成：通过接受可选信号作为条件，如主要目光方向、头部距离和情感偏移，VASA-1能够控制生成过程，提高输出的多样性和适应性。 处理不同输入：VASA-1能够处理训练分布之外的照片和音频输入，如艺术照片、歌唱音频和非英语语音。VASA-1的官网入口
官方项目主页：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vasa-1/ arXiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2404.10667VASA-1的工作原理
输入准备：VASA-1接受两个主要输入：一张任意个体的静态面部图像和一个来自任何个人的语音音频剪辑。面部特征提取：使用面部编码器从输入的静态面部图像中提取3D外观体积、身份代码、头部姿态和面部动态代码等特征。
面部潜在空间建模：构建一个面部潜在空间，该空间能够高度解耦面部动态和其他因素（如身份和外观），并具有丰富的表情细节和动态细微差别的表达能力。扩散模型训练：训练一个基于扩散的模型（Diffusion Transformer），该模型能够在面部潜在空间中生成全面的面部动态和头部运动，条件是给定的音频和可选的控制信号。条件信号整合：将主要目光方向、头部距离和情感偏移等控制信号作为条件，输入到扩散模型中，以指导面部动态的生成。
面部动态和头部运动生成：利用训练好的扩散模型，根据输入的音频特征和条件信号，生成面部动态和头部运动的潜在代码序列。视频帧生成：使用面部解码器和从编码器中提取的外观及身份特征，根据生成的面部动态和头部运动潜在代码，产生最终的视频帧。
