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3 月 1 日消息，阿里巴巴研究团队近日发布了一款名为“EMO（Emote Portrait Alive）”的 AI 框架，该框架号称可以用于“对口型”，只需要输入人物照片及音频，模型就能够让照片中的人物开口说出相关音频，支持中英韩等语言。

据悉，EMO 基于英伟达的 Audio2Video 扩散模型打造，号称使用了超过 250 小时的专业视频进行训练，从而得到了相关 AI 框架。　

注意到，研究团队分享了几段由 EMO 框架生成的 DEMO 演示片段，并在 ArXiv 上发布了模型的工作原理，感兴趣的小伙伴也可以访问 GitHub 查看项目。

据介绍，该框架工作过程分为两个主要阶段，研究人员首先利用参考网络（ReferenceNet）从参考图像和动作帧中提取特征，之后利用预训练的音频编码器处理声音并嵌入，再结合多帧噪声和面部区域掩码来生成视频，该框架还融合了两种注意机制和时间模块，以确保视频中角色身份的一致性和动作的自然流畅。

研究人员援引一系列实验结果，声称 EMO 不仅能够产生令人信服的说话视频，还能生成各种风格的歌唱视频，号称“显著优于目前的 DreamTalk、Wav2Lip、SadTalker 等竞品”。

据悉，你只需要提供一张照片和一段任意音频文件，EMO即可生成会说话唱歌的 AI 视频，以及实现无缝对接的动态小视频，最长时间可达1分30秒左右。表情非常到位，任意语音、任意语速、任意图像都可以一一对应。

比如，《狂飙》电视剧中“高启强”畅谈罗翔普法；蔡徐坤的一张图片，就能通过其他音频配合“唱出”一首rapper饶舌，连口型都几乎一模一样；甚至前不久OpenAI发布的Sora案例视频里面，一位 AI 生成的带墨镜的日本街头女主角，现在不仅能让她开口说话，而且还能唱出好听的歌曲。

阿里研究团队表示，EMO可以生成具有表情丰富的面部表情和各种头部姿势的声音头像视频，同时，其可以根据输入视频的长度生成任意持续时间的视频。

同时，EMO还拥有音频驱动的人像视频生成，表情丰富的动态渲染，多种头部转向姿势支持、增加视频的动态性和真实感，支持多种语言和肖像风格，快速节奏同步，跨演员表现转换等多个特点与功能。

技术层面，阿里研究人员分享称，EMO框架使用 Audio2Video 扩散模型，生成富有表现力的人像视频。

该技术主要包括三个阶段：一是帧编码的初始阶段，ReferenceNet 用于从参考图像和运动帧中提取特征；二是在扩散过程阶段，预训练的音频编码器处理音频嵌入。面部区域掩模与多帧噪声集成以控制面部图像的生成；三是使用主干网络来促进去噪操作。在主干网络中，应用了两种形式——参考注意力和音频注意力机制，这些机制分别对于保留角色的身份和调节角色的动作至关重要。此外，EMO的时间模块用于操纵时间维度，并调整运动速度。

目前，EMO框架上线到GitHub中，相关论文也在arxiv上公开。

GitHub：https://github.com/HumanAIGC/EMO

论文：https://arxiv.org/abs/2402.17485

事实上，过去一年，阿里巴巴在 AI 方面持续发力，包括阿里云推出通义千问、通义万相等多款对标 OpenAI 的 AI 大模型产品，以及基于双流条件扩散模型的真人百变换装技术Outfit Anyone、角色动画模型Animate Anyone等技术，实现多个场景应用。

今年1月26日，阿里推出的Qwen-VL模型实现多次迭代升级，并宣布 Plus 和 Max 两大版本升级，支持以图像、文本作为输入，并以文本、图像、检测框作为输出，让大模型真正具备了“看”世界的能力。

阿里方面称，相比于开源版本的 Qwen-VL，Plus 和 Max 版本模型在多项图文多模态标准测试中获得了堪比 Gemini Ultra 和 GPT-4V 的水准，并大幅超越此前开源模型的最佳水平。

“在可见的未来，我们生活中所有习以为常的产品形态都会发生变化，会有更智能的下一代产品进入我们的生活。更多中小企业将通过AI化协同，灵活替代一部分目前只有大企业才能提供的服务。生产、制造、流通的组织方式和协作方式也会发生根本性变革。AI助理会无处不在，成为每个人工作、生活、学习中的助手。每个企业也都会配备AI助手，就像我们今天的智能汽车，辅助驾驶和自动驾驶已经成为标配。”吴泳铭称。