GenSync: A Generalized Talking Head Framework for Audio-driven Multi-Subject Lip-Sync using 3D Gaussian Splatting
作者: Anushka Agarwal, Muhammad Yusuf Hassan, Talha Chafekar
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-03
💡 一句话要点
提出GenSync框架以解决多身份口型同步问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 口型同步 视频合成 3D高斯点云 多身份处理 解耦模块 深度学习 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有的3D口型同步方法通常需要为每个身份单独训练模型，导致计算资源浪费和效率低下。
- GenSync框架通过学习一个统一的网络，结合解耦模块，有效分离身份特征与音频信息，实现多身份口型同步视频合成。
- 实验结果表明，GenSync在训练速度上比现有模型快6.8倍，同时保持了高水平的口型同步精度和视觉质量。
📝 摘要（中文）
我们介绍了GenSync，一个用于多身份口型同步视频合成的新框架，采用3D高斯点云技术。与大多数现有的3D方法需要为每个身份训练新模型不同，GenSync学习一个统一的网络，能够为多个说话者合成口型同步视频。通过引入解耦模块，我们的方法将身份特征与音频表示分离，从而实现高效的多身份视频合成。该设计减少了计算开销，相较于最先进的模型，训练速度提高了6.8倍，同时保持了高口型同步精度和视觉质量。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有3D口型同步方法需要为每个身份单独训练模型的问题，这导致了计算资源的浪费和效率低下。
核心思路：GenSync通过构建一个统一的网络，结合解耦模块，将身份特征与音频表示分离，从而实现高效的多身份视频合成。这种设计使得同一模型可以处理多个说话者，避免了重复训练的需求。
技术框架：GenSync的整体架构包括音频输入、解耦模块和视频合成模块。音频输入经过解耦模块处理后，生成与身份无关的特征，再与身份特征结合，最终合成口型同步视频。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了解耦模块，使得身份特征与音频信息可以独立处理。这一设计与现有方法的本质区别在于不再需要为每个身份训练独立模型，从而显著提高了效率。
关键设计：在网络结构上，GenSync采用了多层卷积网络，并在损失函数中引入了口型同步精度和视觉质量的权重，以确保合成视频的高质量。
📊 实验亮点
实验结果显示，GenSync在训练速度上比现有最先进模型快6.8倍，同时在口型同步精度和视觉质量上保持了高水平。这一显著提升使得多身份视频合成变得更加高效和实用。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括影视制作、虚拟现实和在线教育等场景。通过高效的多身份口型同步技术，能够为用户提供更为真实和沉浸的互动体验，提升内容创作的效率和质量。未来，该技术可能在社交媒体和游戏等领域得到广泛应用，推动相关行业的发展。
📄 摘要（原文）
We introduce GenSync, a novel framework for multi-identity lip-synced video synthesis using 3D Gaussian Splatting. Unlike most existing 3D methods that require training a new model for each identity , GenSync learns a unified network that synthesizes lip-synced videos for multiple speakers. By incorporating a Disentanglement Module, our approach separates identity-specific features from audio representations, enabling efficient multi-identity video synthesis. This design reduces computational overhead and achieves 6.8x faster training compared to state-of-the-art models, while maintaining high lip-sync accuracy and visual quality.