AI虚拟主播数字人技术实现Wav2Lip【附完整版教程】及【效果评测】

前言
建议直接阅读飞书文档：Docshttps://yv2c3kamh3y.feishu.cn/docx/S5AldFeZUoMpU5x8JAuctgPsnfg

近期很多饱子私信，想知道关于AI数字人主播的技术实现。现本篇就AI数字人虚拟主播的Wav2Lip技术进行实现与评测，后续还会有其他的相关技术实现与评测。

本文主要实现图片说话（如下图的蒙娜丽莎）、视频融合语音（这里的核心都是人物口型与音频中的语音唇形同步）。主要通过将两个不相关的人的视频、音频，采用Wav2Lip技术，最终得到一个完整的视频文件，且视频的人物口型与音频内容一致。举例：小红的语音、加上小花的自拍视频，融合为一个最终的视频；那么小红在发出“啊”声音的时候，小花的嘴应该是张开的，以下是一张效果图），本文第四部分有完整的效果评测视频！

本文主要通过以下五个部分展开：

第一部分：深度伪造技术概述

第二部分：Wav2lip技术概述

第三部分：使用Wav2Lip进行AI主播虚拟人的深度实践

第四部分：效果评测

第五部分：Wav2Lip完整版教程的下载
注：本案例涉及到所有内容，包括教程、图片、视频、Wav2Lip等均集中打包分享给大家，可自行复现。

以下是正文

第一部分：深度伪造技术概述

深度伪造一词译自英文“Deepfake”(“deep learning”和“fake”的组合)。它是一种利用机器学习的子领域——深度学习创建合成媒体的技术。
深度伪造Deepfake 可以根据媒体的关注点分为 3 个方向进行更改，即伪造视觉（例如伪造图片或者视频）、伪造音频（例如伪造语音内容等）、伪造视觉及音频（即前两者的结合了，完全都是伪造）。

深度伪造Deepfake很重要的一个技术是表情重现，让目标身份的表情模仿源身份的表情（极端一致，很自然与原始目标人物能够表情自然一致）。这在电影和视频游戏行业中具有极大的应用价值，如对演员的表情表演进行后期调整。本文图片、视频均是自己生成的，可以参考：【震撼来袭】AI视频动画制作《狼来了》全揭秘！【附完整教程】，声音是采用剪映生成的（所有素材均已放在教程中了）。

第二部分：Wav2lip技术概述

Wav2Lip技术是一个基于GAN的唇形动作迁移算法，实现生成的视频人物口型与输入语音同步。Wav2Lip不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称「对口型」。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。
如果您要使用哪个模型文件，github库中的 readme.md 会指出每个模型的关键属性，如下面的屏幕截图所示。

项目地址：https://github.com/baoxueyuan/DeepFake

Model	Description
Wav2Lip	高度精确的唇同步
Wav2Lip + GAN	嘴唇同步稍差，但视觉质量更好
Expert Discriminator	专家鉴别器的权重
Visual Quality Discriminator	在GAN设置中训练的视盘重量

本文着重演示：Wav2Lip与Wav2Lip + GAN
Wav2Lip与Wav2Lip + GAN模型最终的效果对比，可见第四部分。

第三部分：使用Wav2Lip进行AI主播虚拟人的深度实践
直接下载教程，完整详细，空间有限，这里仅部分截图展示：