1问题描述在运行wav2lip训练时，出现如下错误：D:\.conda\wav2lip\python.exeD:/ml/wav2lip384/parallel_syncnet_tanh.py--data_rootD

最近比较火的一个AI场景，就是用原声讲外语，嘴型同步，网上找了些资料，今天也跑起来了，推荐Wav2Lip，官网地址：GithubWav2Lip环境准备Python3.6ffmpeggitclonehttps

1问题描述在训练wav2lip模型时，出现如下错误：D:\.conda\wav2lip\python.exeD:/ml/wav2lip384/parallel_syncnet_tanh.py--data_rootD

来自印度海德拉巴大学和英国巴斯大学的团队，在ACMMM2020发表了的一篇论文《ALipSyncExpertIsAllYouNeedforSpeechtoLipGenerationInTheWild》，在文章中，他们提出一个叫做Wav2Lip

目录Wav2lip_GPTGAN项目地址：教程：训练教程：Wav2lip_GPTGANWav2lip_GPTGAN是由两个模型共同完成的最终效果，Wav2Lip负责人物与口型匹配并生成对应的视频，GFPGAN

ErrorTraceback(mostrecentcalllast):File"/sda2/Software/andconda3Install/envs/wav2lip/lib/python3.9/unittest

文章目录Wav2lip前言Lip-syncExpertDiscriminatorGeneratorvisualqualitydiscriminator生成器总损失函数论文Wav2lip前言Wav2Lip

#1ChoiceforAIGeneratedVideoCreationPlatform2、还有很多在线网站可以做；比如，heygen是几个华裔留学生做的：HeyGen-AISpokespersonVideoCreator如果你要自己开发可以去github搜一下wav2lip

目录一.引言二.GFP-GAN简介1.GFP-GAN数据2.GFP-GAN架构3.GFP-GANInWave2Lip三.GFPGAN实践1.环境搭建2.模型下载3.代码测试4.测试效果四.总结一.引言近期wav2lip

常见错误1.错误：TorchisnotabletouseGPU;add--skip-torch-cuda-testtoCOMMANDLINE_ARGSvariabletodisablethischeck修改代码：launch_utils.py删除三个地方：

文章目录前言一、解决方案详解总结前言`随着人工智能的不断发展，数字人技术也越来越重要，很多人都开启了学习模型但是使用神级模型wav2lip生成的数字人嘴部不清晰怎么办。

1项目介绍本项目基于SadTalkers实现视频唇形合成的Wav2lip。通过以视频文件方式进行语音驱动生成唇形，设置面部区域可配置的增强方式进行合成唇形（人脸）区域画面增强，提高生成唇形的清晰度。

1.安装1.1安装conda以指定python版本运行环境下载：Indexof/https://repo.anaconda.com/archive/index.html1.2如按旧项目基于python3.6版本对话，会有很多包找不到的情况，经摸索后以python3.9构建成功，condainstall--channeldefaultscondapython=3.9--yescondaupdate-

前言实现效果本篇是关于AI主播虚拟人的Wav2Lip技术实现与评测，后续还会有其他的相关技术实现与评测。

项目代码地址：github地址1.1语音驱动面部模型wav2lip语音驱动人脸技术主要是通过语音信号处理和机器学习等技术，实现数字人的语音识别和语音合成，从而实现数字人的语音交互功能。同时，结合

代码地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip我用的python版本是3.101.安装ffmpegwindows：https://www.gyan.dev/ffmpeg

前言最近一直在研究孪生数字人wav2lip。目前成果可直接输入高清嘴型，2070显卡1分钟音频2.6分钟输出。在直播逻辑上可以做到1比1.3这样，所以现在开始研究直播。

Demo效果本文实现步骤：数字人形象(AI绘画)->文字转语音(谷歌tts)->表情迁移->唇形合成->视频超分上述步骤所有技术均已在此专栏发布，可点击上方专栏查看具体博文所有技术依赖环境及api接口均封装打包完毕，使用docker一键部署，预计耗时10分钟原图注：CSDN的视频尺寸有问题，源视频文件效果如上：↑视频结果：↓数字人Demo一、前言所有接口支持并发（机器配置允许的前提下）使用dock

来自印度海德拉巴大学和英国巴斯大学的团队，在ACMMM2020发表了的一篇论文《ALipSyncExpertIsAllYouNeedforSpeechtoLipGenerationInTheWild》，在文章中，他们提出一个叫做Wav2Lip

文章目录前言工具:使用语言:python编辑器:PyCharm包管理工具:Anaconda一、基本环境配置流程在PyCharm中新建一个项目并关联Anaconda创建一个新的环境二、下载模型1.命令行启动总结前言提示：基本准备工作：项目名称:Wav2Lipgit地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip.git工具:使用语言:python编辑器:PyCharm包管

飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区集开放数据、开源算法、免费算力三位一体，为开发者提供高效学习和开发环境、高价值高奖金竞赛项目，支撑高校老师轻松实现AI教学，并助力开发者学习交流，加速落地AI业务场景https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/16651wav2lip，主要是通过音频以及和音频同步的图片以及不同步的图片

继上一篇基于Wav2Lip的AI主播的内容之后很多小伙伴反应一个问题就是生成的AI人物并不是很清晰，尤其是放到编辑器里会出现明显的痕迹，因此这次带来的了Wav2Lip+GFPGAN高清版的内容，如果不太了解这个项目实做什么的可以来先看一下效果

Wav2Lip安装第一步安装第二步遇到的FFmpeg问题第三步配置环境变量第一步安装//Anhighlightedblockcd/home/aistudio/work/home/aistudio/work

论文：https://arxiv.org/pdf/2008.10010.pdf训练源码：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip经过调整过的代码：https://gitee.com

结果表明，我们的模型wav2lip跟真实视频的准确率相当。1.INTRODUCTION：随着

今天要介绍的Wav2Lip模型，只需一段原始视频与目标音频，就可将其合二为一。

环境windows1064bitwav2lip-hqpytorch1.12.1+cu113前言前面的博文嘴型同步模型Wav2Lip，介绍了嘴型同步模型，本篇介绍的是wav2lip的高清版，在原有基础上，

写了三行代码创建一个具有明星脸的虚拟主播先看看效果：语音播报虚拟主播2实现简易的虚拟数字人非常简单，需要调用三个模型：（1）FirstOrderMotion（表情迁移）（2）TexttoSpeech（文本转语音）（2）Wav2Lip

PaddleGAN的唇形迁移能力–Wav2lip铛铛铛！！

现在市面上的各种AI主播产品，基本都是基于现有的人物造型，其中包括3D动漫，真人，二次元等等，然后通过对口型的方式进行的，但是这个会有一个问题，对于这种AI主播有个名词叫虚拟数字人，虽然虚拟数字人没有肖像权的问题，但是存在软件著作权的问题，现在都是购买会员免费试用，但是也容易出现很多问题，不如用自己的形象做一个AI数字人模型更加稳妥。通过模型可以实现图片和视频自动对口型制作自己的AI主播，这个是我

文章目录介绍Wav2Lip的整体架构Lip-syncExpertgeneratorVisualQualityDiscriminator新的lip-syncevaluationframework总结介绍这篇论文提出