Sonic

Sonic 的主要功能

• 逼真的唇部同步：Sonic 能够精确地将音频与唇部动作对齐，确保说话内容与嘴型高度一致，使生成的动画在口型上与音频完美匹配。
• 丰富的表情和头部动作：该框架能够生成多样化且自然的面部表情和头部运动，让动画更具生动性和表现力，从而使得生成的角色更加栩栩如生。
• 长时间稳定生成：在处理长视频时，Sonic 能够保持稳定的输出，避免抖动和突变，确保整体连贯性，解决了长视频生成中常见的连贯性问题。
• 用户可调节性：Sonic 支持用户基于参数调整控制头部运动、表情强度和唇部同步效果，提供了高度的可定制性，满足不同用户的需求。

Sonic 的技术原理

• 上下文增强音频学习：Sonic 提取音频片段内的长期时间音频知识，将音频信号中的语调、语速等信息转化为面部表情和唇部运动的先验知识。通过 Whisper-Tiny 模型提取音频特征，并基于多尺度理解将特征与空间交叉注意力层结合，从而指导空间帧的生成。
• 运动解耦控制器：将头部运动和表情运动解耦，分别用独立的参数控制，增强了动画的多样性和自然性。用户还可以自定义夸张运动，通过调整运动桶参数来控制头部和表情运动的幅度。
• 时间感知位置偏移融合：基于时间感知的滑动窗口策略，将音频片段的局部感知扩展到全局感知，解决了长视频生成中的抖动和突变问题。在每个时间步中，模型从新的位置开始处理音频片段，逐步融合全局音频信息，确保长视频的连贯性。
• 全局音频驱动：Sonic 完全依赖音频信号驱动动画生成，避免了传统方法中对视觉信号（如运动帧）的依赖，从而提高了生成的自然性和时间一致性。

Sonic 的应用场景

• Sonic 在多个领域有着广泛的应用前景，特别是在虚拟主播、动画制作、游戏开发、教育娱乐以及视频会议等领域。它能够帮助用户利用简单的输入（如一张照片和一段音频）快速生成具有自然口型同步和全身动作的虚拟角色，极大地提高了内容创作的效率和质量。

Sonic 的实验结果与生成效果

• 定量比较：Sonic 在 HDTF 和 CelebV-HQ 数据集上多个评估指标上优于现有的最先进方法，包括 FID、FVD、唇部同步精度和视频流畅度等，表明其生成的视频质量更高，与真实数据的一致性更好。
• 定性比较：Sonic 能够生成更自然、更多样的面部表情和头部动作，尤其在处理复杂背景和不同风格的肖像时表现出更强的鲁棒性。
• 与开源及闭源方法对比：Sonic 在生成效果上展现出显著优势，无论是与开源方法还是闭源方法（如 EMO、即梦等）相比，都能生成更符合音频的丰富表情、更自然的头部运动以及更精确的发音。