Hallo2让静态图片开口说话，长视频生成无压力

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Hallo2是由复旦大学、百度和南京大学联合开发的长时长、高分辨率音频驱动人像图像动画生成系统。这个项目不仅在学术上取得了突破（被ICLR 2025接收），更重要的是它已经开源了全部代码和预训练模型，让普通开发者也能体验到前沿的AI动画生成技术。

项目地址：https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2

项目主页：https://fudan-generative-vision.github.io/hallo2-project/

核心功能

长时长动画生成

突破传统方法的限制，Hallo2支持生成任意时长的音频驱动人像动画，不再受限于几秒的短视频。无论是几分钟的演讲，还是更长的对话，都能轻松应对。

高分辨率输出

生成的视频质量高达1024×1024像素，细节清晰，面部表情自然，背景保持稳定，完全满足专业级需求。

多风格支持

不仅支持真实人物照片，还能处理动漫风格、插画等多种类型的图像，扩展性极强。

语音与表情精准同步

通过先进的音频分析和面部动作映射技术，确保人物的嘴唇、眉毛、眼睛等部位的动作与音频内容完美同步，表情自然生动。

技术亮点

创新的网络架构

Hallo2采用了改进的扩散模型架构，结合音频特征提取、面部关键点检测和表情生成等模块，实现了端到端的音频驱动动画生成。

解决长视频连贯性问题

传统方法在生成超过10秒的视频时容易出现人物面部漂移或动作不连贯的问题，Hallo2通过引入时间一致性建模和参考帧引导等技术，有效解决了这一难题。

高效的训练与推理

项目提供了预训练模型，大大降低了使用门槛。即使在普通GPU上，也能实现相对较快的推理速度。

快速上手指南

环境要求

• Ubuntu 20.04/Ubuntu 22.04• Cuda 11.8• 测试过的GPU：A100（建议使用高性能GPU以获得更好体验）

安装步骤

1. 克隆代码git clone https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2cd hallo22. 创建conda环境conda create -n hallo python=3.10conda activate hallo3. 安装依赖pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118pip install -r requirements.txtapt-get install ffmpeg4. 下载预训练模型pip install huggingface_hubhuggingface-cli download fudan-generative-ai/hallo2 --local-dir ./pretrained_models

运行推理

1.  准备输入数据• 源图像：正方形裁剪，面部占比50%-70%，正面朝向（旋转角度小于30°）• 驱动音频：WAV格式，英语（训练数据主要为英语）

2.  执行推理python scripts/inference_long.py --config ./configs/inference/long.yaml

3.  查看结果生成的动画将保存在配置文件指定的路径中。你可以调整pose_weight、face_weight等参数来优化生成效果。

应用场景

• 数字人创作：快速创建虚拟主播、客服、教师等数字人形象

• 影视后期制作：辅助生成人物对话场景，降低拍摄成本

• 社交媒体内容创作：让静态图片“开口说话”，制作有趣的短视频

• 教育与培训：创建生动的教学内容，提升学习体验

• 游戏开发：为游戏角色添加真实的面部动画

项目进展与未来规划

• 2024年10月：代码和预训练模型发布• 2025年1月：论文被ICLR 2025接收• 未来：计划优化推理性能，支持更多语言和图像风格

总结

Hallo2作为一个被顶会接收的开源项目，不仅展示了音频驱动人像动画领域的最新研究成果，更为开发者提供了一个功能强大、易于使用的工具。无论是学术研究还是商业应用，Hallo2都有着巨大的潜力。

如果你对数字人、AI动画生成感兴趣，不妨立即体验一下这个令人惊叹的项目！

立即访问项目GitHub页面，开启你的AI动画创作之旅：https://github.com/fudan-generative-vision/hallo2

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