Wav2Lip

Tecnología de sincronización de labios de video de alta precisión

Producto ComúnVideoSincronización de labiosProcesamiento de video

Wav2Lip es un proyecto de código abierto que utiliza técnicas de aprendizaje profundo para sincronizar con alta precisión los labios de una persona en un video con cualquier audio de destino. El proyecto proporciona código de entrenamiento completo, código de inferencia y modelos preentrenados, compatibles con cualquier identidad, voz e idioma, incluyendo rostros CGI y voces sintéticas. La tecnología detrás de Wav2Lip se basa en el artículo 'A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In the Wild', publicado en ACM Multimedia 2020. El proyecto también ofrece una demostración interactiva y un cuaderno de Google Colab para facilitar el inicio rápido de los usuarios. Además, proporciona nuevos puntos de referencia y métricas de evaluación fiables, junto con instrucciones sobre cómo calcular dichas métricas en el artículo.

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Wav2Lip

Wav2Lip Situación del tráfico más reciente

Wav2Lip Tendencia de visitas

Wav2Lip Distribución geográfica de las visitas

Wav2Lip Fuentes de tráfico

Wav2Lip Alternativas

Wav2Lip — Tecnología de sincronización de labios de video de alta precisión

VidTok — Familia de segmentadores de vídeo de código abierto de Microsoft

Eliminación de Fondo de Video — Herramienta para eliminar el fondo de video, elimina el fondo de video con un solo clic.

UniRef++ — Un modelo unificado para la segmentación de objetos en imágenes y vídeo

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

VisionAgent — VisionAgent es una biblioteca para generar código que resuelve tareas de visión, compatible con múltiples proveedores de LLM.

One Shot LoRA — Entrena modelos LoRA de alta calidad a partir de video de forma rápida y sencilla.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.

Lumina-Video — Lumina-Video es un proyecto inicial para la generación de video que admite la generación de video a partir de texto.

Brain2Qwerty — Una tecnología de interfaz cerebro-computadora (ICC) no invasiva que decodifica la actividad cerebral mediante electroencefalografía (EEG) o magnetoencefalografía (MEG) para la entrada de texto.