FantasyTalking 是由阿里巴巴 AMAP 团队与北京邮电大学联合研发的开源数字人生成框架，旨在实现 从单张静态肖像和音频（可选文本）生成高保真、连贯的说话视频。它把语音信号转化为面部、嘴形以及全身动作，实现“照片开口说话”的效果。
1. 核心技术特点
| 技术要点 | 说明 |
|---|---|
| 双阶段视听对齐 | 先进行全局音视频对齐捕捉整体运动，再在帧级细化唇部动作，确保音频与口型同步误差仅约 0.03 秒 |
| 视频扩散 Transformer（Wan2.1） | 基于大规模视频扩散模型进行生成，支持 720P、1080P 等分辨率 |
| 面部聚焦跨注意力模块 | 通过专注于面部特征的交叉注意力保持身份一致性，同时允许自由运动 |
| 运动强度调制 | 可显式控制表情、身体动作的幅度，实现多姿态、全身或半身输出 |
| 多风格支持 | 写实、卡通、动物等多种风格均可生成，适配不同业务场景 |
2. 功能与应用场景
- 数字人/虚拟主播：生成逼真的说话肖像，可用于直播、短视频等内容创作。
- 电商直播：通过数字人提升互动性，案例显示订单增长约 10 倍。
- 教育培训：生成教学视频，转化率提升约 50 %。
- 娱乐与社交：个人头像动态化、表情包制作等。
3. 开源资源与获取方式
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| 项目官网（演示、文档） | https://fantasy‑amap.github.io/fantasy‑talking/ |
| GitHub 代码仓库 | https://github.com/Fantasy‑AMAP/fantasy‑talking |
| 论文（arXiv） | https://arxiv.org/abs/2504.04842 （论文详细阐述技术原理） |
| 在线体验（Colab / HuggingFace） | https://huggingface.co/Fantasy‑AMAP/fantasy‑talking （提供模型权重与推理代码） |
| 技术博客与教程 | https://juejin.cn/post/7530105395282214950 （项目实现细节） |
4. 使用流程概览
- 准备输入：一张正面清晰的人脸照片 + 需要朗读的音频文件（或文字转语音）。
- 模型推理：使用项目提供的 Diffusion‑Transformer 模型进行双阶段对齐，生成逐帧的口型与动作序列。
- 后处理：将生成的帧序列合成为视频，可自行调节运动强度、风格等参数。
- 输出：得到一段人物“说话”的视频，可直接用于直播、短视频或嵌入其他应用。
5. 发展前景
FantasyTalking 通过 高效的音视频对齐 与 身份保持机制，在数字人领域突破了传统语音驱动技术的表情僵硬、动作脱节等瓶颈。随着模型体积与推理成本的进一步优化，预计将在 电商、教育、娱乐 等行业得到更广泛的落地应用，并推动开源社区在逼真数字人技术上的协同创新。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！