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MultiTalk 是一个开源的音频驱动多人对话视频生成工具,由 MeiGen-AI 开发。它通过输入多路音频、参考图像和文本提示,生成具有唇部同步的多人交互视频。项目支持真实人物和卡通角色的视频生成,适用于对话、演唱和交互控制等场景。MultiTalk 采用创新的 L-RoPE 技术,解决音频与人物绑定问题,确保唇部动作与音频精准对齐。项目在 GitHub 上提供模型权重和详细文档,遵循 Apache 2.0 许可证,适合学术研究和技术开发者使用。

MultiTalk:生成多人对话视频的音频驱动工具-1

 

功能列表

  • 支持多人对话视频生成:基于多路音频输入,生成多个角色互动的视频,唇部动作与音频同步。
  • 卡通角色生成:支持生成卡通人物的对话或演唱视频,扩展应用场景。
  • 交互控制:通过文本提示控制角色的行为和交互逻辑。
  • 分辨率灵活性:支持 480p 和 720p 视频输出,适应不同设备需求。
  • L-RoPE 技术:通过标签旋转位置嵌入,解决多音频与人物绑定问题,提升生成准确性。
  • TeaCache 加速:优化视频生成速度,适合低显存设备运行。
  • 开源模型:提供模型权重和代码,开发者可自由下载和定制。

 

使用帮助

安装流程

要使用 MultiTalk,需要在本地配置运行环境。以下是详细的安装步骤,适合 Python 开发者或研究人员:

  1. 创建虚拟环境
    使用 Conda 创建 Python 3.10 环境,确保依赖隔离:

    conda create -n multitalk python=3.10
    conda activate multitalk
    
  2. 安装 PyTorch 和相关依赖
    安装 PyTorch 2.4.1 及其配套库,支持 CUDA 加速:

    pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
    pip install -U xformers==0.0.28 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
    
  3. 安装其他依赖
    安装 Ninja、Librosa 等必要库:

    pip install ninja psutil packaging flash_attn
    conda install -c conda-forge librosa
    pip install -r requirements.txt
    
  4. 下载模型权重
    从 Hugging Face 下载 MultiTalk 和相关模型权重:

    huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-480P --local-dir ./weights/Wan2.1-I2V-14B-480P
    huggingface-cli download TencentGameMate/chinese-wav2vec2-base --local-dir ./weights/chinese-wav2vec2-base
    huggingface-cli download MeiGen-AI/MeiGen-MultiTalk --local-dir ./weights/MeiGen-MultiTalk
    
  5. 验证环境
    确保所有依赖正确安装,检查 GPU 是否可用(推荐使用 CUDA 兼容的 GPU)。

使用方法

MultiTalk 通过命令行脚本 generate_multitalk.py 生成视频。用户需要准备以下输入:

  • 多路音频:支持 WAV 格式的音频文件,确保每路音频对应一个角色的语音。
  • 参考图像:提供角色外观的静态图像,用于生成视频中的人物。
  • 文本提示:描述场景或角色交互的文本,例如“Nick 和 Judy 在咖啡店对话”。

生成短视频

运行以下命令生成单段短视频:

python generate_multitalk.py \
--ckpt_dir weights/Wan2.1-I2V-14B-480P \
--wav2vec_dir weights/chinese-wav2vec2-base \
--input_json examples/single_example_1.json \
--sample_steps 40 \
--mode clip \
--size multitalk-480 \
--use_teacache \
--save_file output_short_video

生成长视频

对于长视频,使用流式生成模式:

python generate_multitalk.py \
--ckpt_dir weights/Wan2.1-I2V-14B-480P \
--wav2vec_dir weights/chinese-wav2vec2-base \
--input_json examples/single_example_1.json \
--sample_steps 40 \
--mode streaming \
--use_teacache \
--save_file output_long_video

低显存优化

如果显存不足,设置 --num_persistent_param_in_dit 0

python generate_multitalk.py \
--ckpt_dir weights/Wan2.1-I2V-14B-480P \
--wav2vec_dir weights/chinese-wav2vec2-base \
--input_json examples/single_example_1.json \
--sample_steps 40 \
--mode streaming \
--num_persistent_param_in_dit 0 \
--use_teacache \
--save_file output_lowvram_video

参数说明

  • --modeclip 生成短视频,streaming 生成长视频。
  • --size:选择 multitalk-480 或 multitalk-720 输出分辨率。
  • --use_teacache:启用 TeaCache 加速,优化生成速度。
  • --teacache_thresh:取值 0.2 到 0.5,平衡速度与质量。

特色功能操作

  1. 多人对话生成
    用户需准备多路音频和对应的参考图像。音频文件应清晰,采样率建议为 16kHz。参考图像需包含角色的面部或全身特征。文本提示需明确描述场景和角色行为,例如“两人在户外咖啡桌旁讨论工作”。生成后,MultiTalk 使用 L-RoPE 技术确保每路音频与对应角色绑定,唇部动作与语音同步。
  2. 卡通角色支持
    提供卡通角色的参考图像(如 Disney 风格的 Nick 和 Judy),MultiTalk 可生成卡通风格的对话或演唱视频。提示示例:“Nick 和 Judy 在温馨房间里唱歌”。
  3. 交互控制
    通过文本提示控制角色动作。例如,输入“女人喝咖啡,男人看手机”,MultiTalk 会生成相应的动态场景。提示需简洁但具体,避免模糊描述。
  4. 分辨率选择
    使用 --size multitalk-720 生成高清视频,适合展示在高质量显示设备上。低分辨率 480p 适合快速测试或低性能设备。

注意事项

  • 硬件要求:推荐使用配备 CUDA 的 GPU,显存至少 12GB。低显存设备需启用优化参数。
  • 音频质量:音频需无明显噪声,确保唇部同步效果。
  • 许可证限制:生成内容仅限学术使用,禁止商业用途。

 

应用场景

  1. 学术研究
    研究人员可使用 MultiTalk 探索音频驱动视频生成技术,测试 L-RoPE 等创新方法在多角色场景中的效果。
  2. 教育演示
    教师可生成卡通角色对话视频,用于课堂教学或在线课程,增加趣味性和互动性。
  3. 虚拟内容创作
    内容创作者可快速生成多人对话或演唱视频,用于短视频平台或虚拟角色展示。
  4. 技术开发
    开发者可基于 MultiTalk 的开源代码,定制特定场景的视频生成工具,应用于虚拟会议或数字人项目。

 

QA

  1. MultiTalk 支持哪些音频格式?
    支持 WAV 格式音频,建议采样率为 16kHz,确保唇部同步效果最佳。
  2. 如何解决音频与人物绑定错误?
    MultiTalk 使用 L-RoPE 技术,通过为音频和视频嵌入相同标签,自动解决绑定问题。确保输入的音频和参考图像一一对应。
  3. 生成视频需要多长时间?
    取决于硬件和视频长度。短视频(10秒)在高性能 GPU 上约需 1-2 分钟,长视频可能需 5-10 分钟。
  4. 是否支持实时生成?
    当前版本不支持实时生成,需离线处理。未来版本可能优化低延迟生成。
  5. 如何优化低显存设备性能?
    使用 --num_persistent_param_in_dit 0 和 --use_teacache,降低显存占用。
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