LSP，强得离谱！
大家好，我是 Jack。
LSP ，全称是 Live Speech Portraits，实时肖像演讲，简称 LSP。
想歪的，跟我一起面壁。
这个 LSP 可不简单，是一个比较新的算法。
功能是，根据声音，驱动人的头像说话，满足实时性要求。
我们直接看效果吧。
女生版：
男生版：
左下角是说话的人，上面是被驱动说话的画面。
虽然画面有时，看起来略显生硬，不过已经进步很多了。
再结合上两天发过的，AI 声音模仿算法。
声音模仿算法 + LSP 算法。。技术再发展发展，着实需要当心了。
我能做的就是，做好科普，让大家都了解这些新技术。
LSP
算法原理
LSP 由南京大学 Yuanxun Lu 等人发表。
LSP 算法的实现整体分为四个阶段：
Deep Speech Eepresentation Extraction
采用深度神经网络，提取音频特征和流形投影，将这些特征投射到目标人的语音空间。
Audio to Mouth-related Motion
根据音频特征中学习面部的运动，用的是 LSTM 和 MLP。
Probabilistic Head Motion Synthesis
根据音频特征，预测头部姿势，上半身的运动。
Photorealistic Image Synthesis
根据前几个阶段的结果，生成条件特征图，然后使用 Image to Image 算法进行驱动，生成真实的面部细节，包括皱纹、牙齿等。
更详细的算法原理，可以直接看论文：
https://yuanxunlu.github.io/projects/LiveSpeechPortraits/resources/SIGGRAPH_Asia_2021__Live_Speech_Portraits__Real_Time_Photorealistic_Talking_Head_Animation.pdf
算法测试
LSP 算法已经开源，项目地址：
https://github.com/YuanxunLu/LiveSpeechPortraits
LSP 的开发环境配置起来也不麻烦，安装个 ffmpeg，其它第三方库按照 requirements.txt 安装即可。
权重文件放在了 Google 云盘，2G 左右的文件，考虑到很多小伙伴下载不方便。
我帮大家下载好了，公众号后台回复「lsp」即可获取。
将下载好的内容，拷贝到项目的 data 目录下即可。
运行如下指令：
python demo.py --id May --driving_audio ./data/Input/00083.wav --device cuda
根据指定的音频文件，进行驱动，我们可以替换这个音频。
生成的结果放在 results 目录下。
最后
感兴趣的小伙伴可以试试这个算法。
哦，对了，说个题外话，最近看不少读者在学 Python，所以出了一期视频。
B 站视频已发，我花费了大量精力整理的 Python 学习路线，全面的知识点，包含每个阶段的学习目标和学习资料，一些我看过的视频、书籍、网站、文档的推荐。
Python 学习路线一条龙，自学编程不迷茫，有需要的可以去看下：
https://www.bilibili.com/video/BV1Xf4y1j7Np
好了，就说这么多吧，我是 Jack，我们下期见！
