【技术实现步骤摘要】
本申请涉及音频驱动人脸动画，具体涉及一种音频驱动单张照片生成视频的方法及装置。
技术介绍
1、随着科技的不断发展与进步，跨模态学习和建模技术在计算机视觉、计算机图形学和多媒体等领域得到了广泛的研究和应用。音频驱动人脸动画技术作为其中的一种跨模态技术，在虚拟主播、角色扮演类游戏以及三维动画制作等领域有着重要的应用。
2、音频驱动人脸动画技术是一种利用音频信号来生成人脸动画的技术。它通过分析音频中的声音特征和语音内容，以及与之相关联的人脸运动数据，从而生成与音频相匹配的逼真人脸动画，能够为虚拟形象和角色赋予更真实、生动的语音表达能力。
3、现有的音频驱动人脸动画技术主要包括deepaudioface、face2face、deepfake、lipgan和wav2pix。
4、deepaudioface是一种使用深度学习技术生成音频驱动人脸动画的方法，它通过将人脸表情与音频特征进行关联，然后使用生成对抗网络(gan)来生成逼真的人脸动画，该方法可以根据音频的内容和情感生成具有丰富表情的人脸动画。但是，该方法在生成音频驱动的人脸动画时，存在人脸形状和纹理失真的问题。由于模型对人脸的形状和纹理进行学习，如果输入的音频与训练数据中的音频差异较大，生成的人脸动画可能会失真或不准确。
5、face2face也是一种使用深度学习技术实现音频驱动人脸动画的方法，它通过将人脸的形状和纹理与音频特征进行对齐，并使用卷积神经网络(cnn)对人脸进行重建，该方法可以生成具有高度准确性和逼真性的人脸动画，能够根据
6、deepfake是一种以深度学习为基础的技术，它可以将一个人的脸部特征合成到另一个人的图像或视频中，从而实现逼真的人脸替换。该方法可以将音频驱动的人脸生成与图像合成相结合，从而生成具有音频驱动的人脸动画。但是，该方法存在伦理道德和隐私问题。由于其能够将一个人的脸部特征合成到另一个人的图像或视频中，因此可能被滥用于虚假信息传播、身份欺诈等，从而损害个人隐私和社会安全。
7、lipgan是一种使用深度学习技术生成音频驱动的嘴唇动画的方法，它通过将音频的声音特征与嘴唇的运动进行关联，并使用生成对抗网络(gan)生成逼真的嘴唇动画。该方法可以根据音频的内容和情感生成准确的嘴唇运动，实现逼真的嘴唇同步效果。但是，该方法在音频驱动的嘴唇动画生成中，存在嘴唇形状和运动不准确的问题。由于模型对音频和嘴唇之间的关联进行学习，如果音频的语音内容复杂或存在口音等特殊情况，生成的嘴唇动画可能会出现错误的形状和运动。
8、wav2pix是一种使用深度学习技术实现音频驱动的图像生成的方法，它通过将音频特征与图像特征进行关联，并使用生成对抗网络(gan)生成逼真的图像。该方法可以根据音频的内容和情感生成具有高质量和真实感的图像。但是，该方法在音频驱动的图像生成中，可能存在生成图像质量不高的问题。由于模型对音频和图像之间的关联进行学习，如果音频的内容和情感较复杂，生成的图像可能会出现模糊、失真或不真实的情况。
9、综上可知，现有的音频驱动人脸动画技术由于模型复杂度高、所需算力过多以及训练时间过长等导致训练过程中特征图的冗余信息过多，从而导致生成的图像可能会出现细节不清晰、纹理模糊或形状失真等问题，使得生成的结果与真实图像之间存在明显的差异，而且对于包含复杂语音内容或多种情感表达的音频，其难以准确地捕捉到其细微的变化和特征，导致生成的人脸动画缺乏对应的表情和情感变化，无法准确地反映音频内容的丰富性。
技术实现思路
1、为此，本申请提供一种音频驱动单张照片生成视频的方法及装置，以解决现有技术生成的人脸动画不逼真以及与音频不匹配的问题。
2、为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：
3、第一方面，一种音频驱动单张照片生成视频的方法，包括：
4、步骤1：获取图像数据集和音频数据集；
5、步骤2：将所述图像数据集和所述音频数据集进行数据预处理和匹配；
6、步骤3：提取所述音频数据集的音频特征；
7、步骤4：将所述图像数据集输入到3dmm中生成虚拟人脸的形状和纹理；
8、步骤5：将所述音频特征和所述虚拟人脸的形状和纹理输入到生成器网络中生成对应的图像帧；
9、步骤6：将所述图像帧按照时序顺序进行组合，得到完整的视频文件；
10、步骤7：将所述视频文件进行渲染，得到最终的视频文件。
11、作为优选，所述步骤3中，提取所述音频特征时采用torch audio库中的mel频率倒谱系数转换来提取。
12、作为优选，所述步骤5中，所述生成器网络为stylegan模型或vae-gan模型。
13、作为优选，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时采用u-net进行图像分割。
14、作为优选，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时使用film根据所述音频特征动态调整所述生成器网络中的特征表示。
15、作为优选，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时使用混合自注意力学习来提取图像的局部特征。
16、作为优选，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时使用感知损失和l1损失来衡量生成图像与原图像之间的差异。
17、作为优选，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时使用adain将所述音频特征和所述虚拟人脸的形状和纹理进行融合。
18、第二方面，一种音频驱动单张照片生成视频的装置，包括：
19、数据获取模块，用于获取图像数据集和音频数据集；
20、数据处理模块，用于将所述图像数据集和所述音频数据集进行数据预处理和匹配；
21、特征提取模块，用于提取所述音频数据集的音频特征；
22、人脸形状和纹理生成模块，用于将所述图像数据集输入到3dmm中生成虚拟人脸的形状和纹理；
23、图像生成模块，用于将所述音频特征和所述虚拟人脸的形状和纹理输入到生成器网络中生成对应的图像帧；
24、视频合成模块，用于将所述图像帧按照时序顺序进行组合，得到完整的视频文件；
25、视频渲染模块，用于将所述视频文件进行渲染，得到最终的视频文件。
26、第三方面，一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种音频驱动单张照片生成视频的方法的步骤。
27、相比现有技术，本申请至少具有以下有益效果：
28、本申请提供了一种音频驱动单张照片生成视频的方法及装置，通过获取图像数据集和音频数据集；将图像数据集和音本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤3中，提取所述音频特征时采用torch audio库中的Mel频率倒谱系数转换来提取。
3.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤5中，所述生成器网络为StyleGAN模型或VAE-GAN模型。
4.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时采用U-Net进行图像分割。
5.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时使用FILM根据所述音频特征动态调整所述生成器网络中的特征表示。
6.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时使用混合自注意力学习来提取图像的局部特征。
7.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步
8.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时使用AdaIN将所述音频特征和所述虚拟人脸的形状和纹理进行融合。
9.一种音频驱动单张照片生成视频的装置，其特征在于，包括：
10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤3中，提取所述音频特征时采用torch audio库中的mel频率倒谱系数转换来提取。
3.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤5中，所述生成器网络为stylegan模型或vae-gan模型。
4.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时采用u-net进行图像分割。
5.根据权利要求1所述的音频驱动单张照片生成视频的方法，其特征在于，所述步骤5中，所述生成器网络生成对应的图像帧时使用film根据所述音频特征动态调整所述生成器网络中的特征表示。
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁海杰，
申请(专利权)人：小哆智能科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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