JUST-DUB-IT: Video Dubbing via Joint Audio-Visual Diffusion

📄 arXiv: 2601.22143v1 📥 PDF

作者: Anthony Chen, Naomi Ken Korem, Tavi Halperin, Matan Ben Yosef, Urska Jelercic, Ofir Bibi, Or Patashnik, Daniel Cohen-Or

分类: cs.GR, cs.CV

发布日期: 2026-01-29

备注: Project webpage available at https://justdubit.github.io

💡 一句话要点

JUST-DUB-IT：基于联合音视频扩散模型的视频配音方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频配音 音视频扩散模型 多模态生成 LoRA 唇音同步

📋 核心要点

  1. 现有视频配音方案依赖复杂的特定任务流程，难以适应真实场景，面临鲁棒性挑战。
  2. 利用音视频扩散模型强大的多模态生成能力，通过LoRA进行轻量级适配，实现联合音视频生成。
  3. 通过自监督方式生成多语种训练数据，提升模型在保持说话人身份和唇音同步方面的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于音视频基础模型的视频配音单模型方法，该方法通过轻量级的LoRA适配音视频扩散模型，实现视频到视频的配音。该LoRA使得模型能够以输入音视频为条件，联合生成翻译后的音频和同步的面部运动。为了训练该LoRA，本文利用生成模型本身合成同一说话者的多语种视频对。具体而言，生成包含语言切换的多语种视频，然后对每一半中的面部和音频进行修复，以匹配另一半的语言。通过利用音视频模型丰富的生成先验，该方法在保持说话者身份和唇音同步的同时，对复杂的运动和真实世界的动态保持鲁棒性。实验表明，与现有的配音流程相比，该方法能够生成具有更高视觉保真度、唇音同步和鲁棒性的高质量配音视频。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频配音方法通常依赖于复杂的、针对特定任务设计的流程，这些流程在处理真实世界的视频时，往往难以保证鲁棒性和高质量的唇音同步。此外，这些方法通常需要大量的标注数据，成本较高。因此，如何利用现有的音视频基础模型，以更高效、更鲁棒的方式实现高质量的视频配音，是一个重要的研究问题。

核心思路：本文的核心思路是利用预训练的音视频扩散模型所具备的强大的多模态生成能力，通过轻量级的LoRA（Low-Rank Adaptation）来适配该模型，使其能够根据输入的视频和目标语言，联合生成翻译后的音频和同步的面部运动。这种方法避免了从头开始训练一个复杂的配音模型，而是利用了预训练模型的先验知识，从而提高了效率和鲁棒性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 选择一个预训练的音视频扩散模型作为基础模型。2) 设计一个轻量级的LoRA模块，用于适配基础模型，使其能够进行视频配音任务。3) 利用生成模型自身合成多语种视频数据，用于训练LoRA模块。具体而言，先生成包含语言切换的视频，然后通过音视频修复技术，将视频前半部分的音频和面部替换为后半部分的语言，反之亦然。4) 使用合成的数据训练LoRA模块，使其能够根据输入的视频和目标语言，生成翻译后的音频和同步的面部运动。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用生成模型自身来合成训练数据。传统的配音模型需要大量的标注数据，而本文的方法通过生成对抗网络（GAN）或扩散模型等技术，可以自动生成大量的多语种视频数据，从而降低了训练成本。此外，该方法还通过LoRA模块实现了对预训练模型的轻量级适配，避免了对整个模型进行微调，从而提高了训练效率。

关键设计：在训练LoRA模块时，使用了多种损失函数，包括音频损失、视频损失和唇音同步损失。音频损失用于保证生成音频的质量，视频损失用于保证生成视频的视觉保真度，唇音同步损失用于保证生成音频和视频之间的同步性。此外，还使用了对抗训练技术，以提高生成视频的真实感。LoRA的具体结构和参数设置需要根据具体的音视频扩散模型进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在视频配音任务中取得了显著的性能提升。与现有的配音流程相比，该方法生成的配音视频具有更高的视觉保真度、更准确的唇音同步和更强的鲁棒性。具体而言，在主观评价指标上，该方法生成的配音视频在自然度、流畅度和同步性等方面均优于现有方法。在客观评价指标上，该方法在唇音同步误差和音频质量指标上也取得了显著的提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于影视制作、在线教育、跨文化交流等领域。例如，可以将电影或电视剧自动翻译成多种语言，并生成高质量的配音版本，从而扩大其受众范围。此外，还可以用于在线教育平台，将课程视频翻译成多种语言，方便不同国家和地区的学生学习。该技术还有助于促进跨文化交流，让人们更容易理解和欣赏不同文化的艺术作品。

📄 摘要（原文）

Audio-Visual Foundation Models, which are pretrained to jointly generate sound and visual content, have recently shown an unprecedented ability to model multi-modal generation and editing, opening new opportunities for downstream tasks. Among these tasks, video dubbing could greatly benefit from such priors, yet most existing solutions still rely on complex, task-specific pipelines that struggle in real-world settings. In this work, we introduce a single-model approach that adapts a foundational audio-video diffusion model for video-to-video dubbing via a lightweight LoRA. The LoRA enables the model to condition on an input audio-video while jointly generating translated audio and synchronized facial motion. To train this LoRA, we leverage the generative model itself to synthesize paired multilingual videos of the same speaker. Specifically, we generate multilingual videos with language switches within a single clip, and then inpaint the face and audio in each half to match the language of the other half. By leveraging the rich generative prior of the audio-visual model, our approach preserves speaker identity and lip synchronization while remaining robust to complex motion and real-world dynamics. We demonstrate that our approach produces high-quality dubbed videos with improved visual fidelity, lip synchronization, and robustness compared to existing dubbing pipelines.