ComplexSync: High-Fidelity and Real-Time Lip Sync in Complex Scenarios
作者: Jiaran Cai, Xingpei Ma, Shenneng Huang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-09-24
💡 一句话要点
提出ComplexSync以解决复杂场景下的高保真实时唇动同步问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 唇动同步 扩散模型 双流训练 蒸馏加速 关系对齐损失 复杂场景 实时推理 视觉基础模型
📋 核心要点
- 现有的唇动同步方法在复杂场景中表现不佳，常常面临信息泄露和推理延迟的问题。
- 本文提出ComplexSync，通过双流联合训练、蒸馏加速和关系对齐损失等技术，解决了复杂场景下的唇动同步挑战。
- 实验结果显示，ComplexSync在标准和复杂场景下均实现了最先进的性能，且推理速度超过70 FPS。
📝 摘要（中文）
唇动同步旨在生成与语音音频精确对齐的视觉唇部动态。尽管扩散模型在生成质量上表现优异，但在复杂场景中常常面临信息泄露和推理延迟等问题，限制了其实际应用。本文提出ComplexSync，一个统一的基于扩散的框架，能够在复杂条件下实现实时高保真唇动同步。我们首先引入双流联合训练策略，以减轻参考帧的信息泄露，同时保持自然动态。其次，开发了一种基于蒸馏的加速方案，实现单步去噪，达到超过70 FPS的吞吐量。最后，提出了一种关系对齐损失，利用视觉基础模型的结构先验，提高对复杂场景因素的鲁棒性。此外，我们还提出了首个专门针对复杂唇动同步的基准，包含200多个具有挑战性的视频序列和专门的评估指标。大量实验表明，ComplexSync在标准和复杂场景下均实现了最先进的性能，同时支持实时推理。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决复杂场景下的唇动同步问题，现有方法在信息泄露和推理延迟方面存在显著不足，限制了其在实际应用中的有效性。
核心思路：ComplexSync的核心思路是通过双流联合训练来减少信息泄露，同时利用蒸馏技术加速推理过程，确保在复杂场景中仍能保持高保真度的唇动同步效果。
技术框架：该框架包括三个主要模块：双流联合训练模块、蒸馏加速模块和关系对齐损失模块。双流联合训练模块负责处理输入信息，蒸馏加速模块用于提高推理速度，而关系对齐损失模块则增强模型对复杂场景的适应能力。
关键创新：最重要的技术创新在于引入了双流联合训练策略和关系对齐损失，这些设计有效减少了信息泄露并提高了模型的鲁棒性，与传统方法相比，ComplexSync在复杂场景下表现更为优越。
关键设计：在参数设置上，采用了特定的损失函数来平衡生成质量与推理速度，网络结构上结合了视觉基础模型的结构先验，以增强模型对复杂场景的理解和适应能力。通过这些设计，ComplexSync能够在保持高生成质量的同时，实现实时推理。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ComplexSync在标准和复杂场景下均实现了最先进的性能，推理速度超过70 FPS，相较于传统方法在复杂场景下的表现提升显著，展示了其在实际应用中的可行性和优势。
🎯 应用场景
ComplexSync的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括虚拟现实、电影制作、游戏开发以及社交媒体中的实时视频处理等。其高保真和实时的唇动同步能力将极大提升用户体验，推动相关技术的进一步发展和应用。
📄 摘要（原文）
Lip synchronization aims to generate visual lip dynamics that align precisely with speech audio. Despite the high generation quality of diffusion models, they often struggle in complex scenarios and suffer from prohibitive inference latency, limiting real-world deployment. We present ComplexSync, a unified diffusion-based framework that enables real-time, high-fidelity lip sync under complex conditions. First, we introduce a dual-stream joint training strategy to mitigate information leakage from reference frames while preserving natural dynamics. Second, we develop a distillation-based acceleration scheme for single-step denoising, achieving a throughput of over 70 FPS. Third, we propose a relational alignment loss that leverages structural priors from Vision Foundation Models (VFMs) to enhance robustness against complex scene factors. Furthermore, we present the first benchmark specifically designed for complex lip synchronization, comprising over 200 challenging video sequences and specialized metrics. Extensive experiments demonstrate that ComplexSync achieves state-of-the-art performance across both standard and complex scenarios while enabling real-time inference.