数字人算法大揭秘：Wav2Lip vs. SadTalker，唇音同步对决，究竟哪个更强大？

介绍

数字人算法近年来备受关注，分为3D和2D两类。本文将详细介绍两个知名的2D数字人算法：SadTalker和Wav2Lip。同时，提到了泰勒斯威夫特视频中可能使用的GeneFace++算法。

2D数字人算法分类

根据输入类型，2D数字人可分为视频+音频和图片+音频两类。Wav2Lip和Geneface属于前者，SadTalker属于后者。Wav2Lip和Geneface生成新的口型，而SadTalker生成口型和头部运动，复杂度较高。

Wav2Lip技术原理

论文与代码链接

• 论文：《A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In the Wild》
• 代码：Wav2Lip官方代码

GAN训练范式

Wav2Lip采用GAN的训练范式，包括1个生成器和2个判别器，分别是pre-trained lip-sync expert和visual quality discriminator。

唇音同步判别器

为提高唇音同步效果，引入了一个额外的唇音同步判别器，基于SyncNet改造而来。训练时通过计算余弦相似度对face_embedding和audio_embedding进行损失函数计算。

生成器

生成器包括Identity Encoder、Speech Encoder和Face Decoder，使用2D卷积组成。音频和图像通过不同编码器融合，送给唇音判别器计算损失函数。

SadTalker技术原理

论文与代码链接

• 论文：《SadTalker: Learning Realistic 3D Motion Coefficients for Stylized Audio-Driven Single Image Talking Face Animation》
• 代码：SadTalker官方代码

中间表示和渲染器

SadTalker将音频编码成中间表示，包括表情系数和头部姿态系数。通过3DMM技术对人脸进行3D重建，得到参考系数。

ExpNet和PoseVAE模型

ExpNet输出表情系数，PoseVAE输出头部姿态系数。解耦表情和头部运动，减少人脸扭曲。

3DMM技术和人脸重建

介绍了3DMM技术和SadTalker中的3D人脸重建模型，使用神经网络计算形状和表情系数。

Mapping网络和Image Generator

使用mappingNet将3DMM运动系数映射成3D关键点，送给Image Generator合成每一帧画面。训练mappingNet的步骤和face-vid2vid类似。

总结

通过SadTalker和Wav2Lip技术原理的详细解析，我们深入了解了2D数字人算法中唇音同步、表情系数、头部姿态系数的生成和合成过程。这为理解数字人算法的实现提供了有价值的信息。

这俩算法各有优劣。Wav2Lip专注于唇音同步，生成口型效果出色，音频和图像融合也比较简单直接。SadTalker则更为复杂，生成口型和头部运动，效果更丰富、更真实，但也更复杂耗时。选择取决于需求，如果只需要唇音同步，Wav2Lip更直接；若需要更细致的面部表情和头部运动，SadTalker则更全面。

关键词： 数字人算法，2D数字人，唇音同步，表情系数，头部姿态系数，Wav2Lip，SadTalker，GAN，3DMM技术，人脸重建。