作者｜子川

來源｜AI先鋒官

雖然這句話已經(jīng)說了N次了，但還是忍不住大聲喊出來：

阿里又開源啦！�。�

這次開源的是一個非常好玩的音頻驅(qū)動的視頻模型——Wan2.2-S2V。

到底有多好玩？

只需上傳一張圖片和一段音頻，就能生成一段表情自然、口型一致、肢體動作協(xié)調(diào)的數(shù)字人視頻。

話不多說，先來一波展示。

一位女生聲情并茂地唱著粵語歌。

一群修女在教堂里唱贊美詩。

蔡徐坤著講著自己的冷笑話。

從視頻中，我們不難看出，Wan2.2-S2V不僅口型對得好，而且會增加一些身體的晃動，使其更加的自然。

據(jù)通義團(tuán)隊介紹，Wan2.2-S2在FID（視頻質(zhì)量）、EFID（表達(dá)真實性）、CSIM（身份一致性）等核心指標(biāo)中，在同類模型中取得了最好或接近最佳的性能。

深度體驗過后，發(fā)現(xiàn)Wan2.2-S2確實是一個值得玩的模型。

比如我上傳一張女生圖片和鄧紫棋的光年之外的音頻，一段十分自然的數(shù)字人視頻就生成了。

先說優(yōu)點，對口型這方面沒話說，口型一致，而且主要的是隨著聲音的起伏，身體也會跟著晃動，期間還有眨眼的動作，使其看起來更加自然。

再來說缺點，犯了許多數(shù)字人的老毛病，不夠自然，有些許的突兀感。

據(jù)介紹，除了真人外，Wan2.2-S2還支持卡通、動物等多種類型圖片。

隨后我們也分別測試了一下。

上傳一張漫畫圖片，讓它上傳相應(yīng)的數(shù)字人視頻。

不過在上傳一張小貓咪的照片后，系統(tǒng)提示“未檢測到角色，請嘗試使用包含清晰的角色的圖片”。

經(jīng)過多次嘗試，都沒有成功識別動物角色并生成數(shù)字人視頻。

后續(xù)還測試了水墨畫和卡通圖片這類題材， Wan2.2-S2 都是支持的，生成的效果還不賴。

為了進(jìn)一步探究Wan2.2-S2的極限，我們進(jìn)行了兩項難度更高的測試。上傳了一張側(cè)臉照片，看能不能精準(zhǔn)識別。

答案很明顯，即使是側(cè)臉圖依舊能精準(zhǔn)識別，生成口型一致的數(shù)字人視頻，

Wan2.2-S2的 人臉識別與關(guān)鍵點追蹤能力還是很抗打的。

不過缺點也很明顯，與正面照片生成的數(shù)字人相比，側(cè)臉數(shù)字人在整體自然度上略顯遜色，面部細(xì)節(jié)的表達(dá)不如正面圖那般生動。

后續(xù)加大點難度，測試了首語速較快的音。

這次就有點翻車了，在高速的音頻輸入下，明顯感受到部分口型未能與聲音完美對齊，出現(xiàn)了延遲的現(xiàn)象。

目前，Wan2.2-S2已經(jīng)正式開源，大家可以 在Github、HuggingFace和魔搭社區(qū)下載模型，通過阿里云百煉調(diào)用API，或在通義萬相官網(wǎng)直接體驗。

感興趣的小伙伴可以去試玩一下。

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