字节开源数字人项目LatentSync1。5实测：一键部署，效果惊艳！

字节开源数字人项目LatentSync1.5实测：

                   

字节开源数字人项目LatentSync1.5实测：一键部署，效果惊艳！

       

原创 · 世界大模型

       

最近在研究数字人技术，测试了不少开源项目，今天给大家分享一个字节跳动开源的数字人项目——LatentSync1.5。实测效果相当不错，不仅支持本地部署推理，还能进行训练！废话不多说，直接上干货，文末还提供了一键安装包，方便大家快速体验。

       

       

项目亮点：LatentSync1.5的核心技术

       

LatentSync是一种基于音频条件潜在扩散模型的端到端唇部同步方法，相比传统方案，它无需中间运动表示，直接利用Stable Diffusion的强大能力建模视听相关性。简单来说，就是让数字人的嘴型和语音更自然、更同步。

       

           

       

1. 潜空间扩散框架创新

   

视频修复范式：通过拼接参考帧与输入序列，构建8帧历史信息的时空建模结构，提升生成连贯性。

   

音频特征处理：采用Whisper预训练模型提取音频嵌入，结合仿射变换和掩码机制，增强音频与视觉特征的融合效果。

       

2. 双阶段训练机制

   

第一阶段：专注学习视觉特征表征。

   

第二阶段：引入SyncNet监督，强化视听相关性学习。

   

优化效果：GPU显存消耗降低34%，训练效率提升28%。

       

3. 时间一致性增强模块（TREPA）

   

利用VideoMAE-v2提取时序特征，通过对比学习约束生成序列的时间一致性，指标提升19%，让数字人动作更流畅。

       

       

SyncNet监督优化：突破唇同步瓶颈

       

在实验中发现，SyncNet在潜空间训练时存在收敛障碍（损失值停滞在0.69）。经过一系列优化后，StableSyncNet在HDTF数据集上实现了94%的唇同步准确率，超越原有SOTA（91%）！

       

           

       

优化关键点：

   

参数调整：批次尺寸≥32，嵌入维度512，连续5帧输入。

   

架构改进：采用3D卷积核（3×7×7）和跨层残差连接。

   

数据预处理：强化面部区域，时序抖动控制在±3帧内。

       

       

实测效果：超越SOTA方法

       

在VoxCeleb2和HDTF数据集上的基准测试显示（20步DDIM采样推理）：

   

唇同步精度：LSE-D指标提升17.2%。

   

视觉质量：FID分数降低23.5%。

   

时间连续性：FVD指标优化31.8%。

       

           

       

对比其他SOTA方法（如ATVG、PC-AVS、Diff2Lip等）：

   

唇形准确率提升12%-19%。

   

高分辨率生成（512×512）速度提升3.2倍。

   

长序列生成（>30秒）的时序错误率降低58%。

       

       

一键包实测：快速体验

       

下载一键包，运行start.bat，自动弹出操作界面。

   

生成效果：一段5秒的视频大约需要3-4分钟（取决于硬件性能）。

   

对比测试：与HeyGem等同类工具相比，LatentSync1.5的唇同步效果更自然。

       

           

       

（文末附测试对比视频，你觉得哪个更好？欢迎留言讨论！）

       

       

获取方式

       

公众号后台回复 【lts】，即可获取LatentSync1.5一键安装包。
   进阶需求（如定制训练、高精度模型）可私信交流。

         

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