LatentSync - 字节联合北交大开源的端到端唇形同步框架-附整合包

「LatentSync1.5-codeyuan」
链接：https://pan.quark.cn/s/d6c3918f54f5

一、项目概述

LatentSync 是由字节跳动联合北京交通大学共同打造的端到端唇动同步系统。它摒弃了传统依赖 3D 模型或 2D 特征点的中间表示，直接基于“音频条件下的潜在扩散模型”在潜在空间内生成视频帧，实现高保真度的口型同步效果。

• 利用 Stable Diffusion 的生成实力，精细捕获语音与视觉的时序关联
• 端到端设计，无需额外的后处理或双阶段生成
• 引入 Temporal REPresentation Alignment (TREPA) 机制，显著提升帧间连贯性
• 结合 SyncNet 损失，进一步强化唇动与音频的对齐精度

二、核心功能亮点

1. 精准的唇动同步
   根据用户输入的音频信号，模型能够自动合成与之严格对应的口唇姿态，广泛适用于配音合成、虚拟人形象等场景。
2. 高分辨率输出
   在潜在空间中完成扩散过程，避免像素级扩散带来的算力瓶颈，可生成更高分辨率的视频内容。
3. 细腻的情感表达
   生成视频不仅能重现口型，更能体现说话时的微表情和语调韵律，让人物表现更具真实感。
4. 帧间时间一致性
   借助 TREPA 方法，从大规模自监督视频模型（如 VideoMAE-v2）中提取时间特征，将其作为额外约束，减少闪烁，提高连续帧的视觉连贯度。

三、技术实现原理

3.1 音频条件的潜在扩散

• 潜在空间建模：以音频嵌入作为条件输入，避免直接在像素空间扩散，从而降低计算复杂度。
• 一体化流程：将音频特征提取、潜在表征生成、图像解码等环节统一到同一个网络架构中，无需分离训练或后处理。

3.2 TREPA：时间表示对齐

• 特征抽取：调用 VideoMAE-v2 等自监督视频模型，分别对真实视频帧和合成帧提取时间序列特征。
• 对齐损失：在训练时，将两者在时间域上的表征差异纳入优化目标，增强生成帧与真实帧的时序一致性。

3.3 SyncNet 监督

• 唇动对齐损失：使用预训练的 SyncNet 对合成视频施加额外监督，确保口型与音频内容一一对应。
• 像素级优化：在解码输出后，额外计算 SyncNet 损失，帮助模型更好地学习音频–唇动映射关系。

四、开源资源

• GitHub 仓库：https://github.com/bytedance/LatentSync
• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.09262

五、应用场景

• 影视后期：自动生成与配音音轨同步的口唇动画，提升制作效率，保证角色连贯性。
• 在线教育：将教师语音实时转换为同步口型视频，辅助学生更直观地学习发音。
• 数字广告：为虚拟代言人自动配口型，使商业广告中的人物演绎更生动自然。
• 远程会议：针对网络延迟问题，生成与语音同步的视频，提高跨时区会议的体验。
• 游戏开发：让游戏中 NPC 与配音对话时，口型与声音完全匹配，增强沉浸感。