我用位元組最強的AI數字人,讓《銀魂》主角出演了趙本山的經典小品

如果讓《銀魂》主角演繹春晚經典小品《賣柺》,會是怎麼樣的?
下面就請欣賞,《銀魂》「從未公開」的一集:《如果你覺得自己的臉越來越大了,那麼沒事就請多走兩步》。
效果有些粗糙,但你應該會留意到,人物不僅對上了口型,表情和身體也會隨之運動起來,看起來是比較協調的。
我們用到的工具是,位元組的 AI 數字人技術 OmniHuman-1。
它不僅讓 AI 對口型更接近真人說話的狀態,還將過程變得更加簡單:一張圖片、一段音訊,就能生成逼真的對口型影片,最長 15 秒。
OmniHuman-1 目前正在即夢內測,點選「影片生成」,再點選「對口型」,如果你的賬號出現了「大師模式」,那麼恭喜你,已經體驗到了。
下面就來更詳細地看看,演技更好的數字人是如何的。
正臉側臉,是人非人,都能對上口型
你可能會問,人物的圖片好找,但沒有現成的音訊,怎麼辦?沒關係,可以在即夢的「文字朗讀」框輸入文案,然後選擇喜歡的音色。
如果沒有合適的選擇,即夢還支援建立音色,只需 5 秒的音訊素材,於是我上傳了馬斯克的演講片段,生成了他的音色。
然後,再隨便找一張馬斯克的圖片,輸入文案「全世界最聰明的 AI,Grok 3,現在免費,直到我們的伺服器崩潰」。
接下來我們就可以看到,馬斯克搖頭晃腦地講著歪果仁味道的中文,語氣還怪禮貌的,背景裡隱隱約約有汽車開過。
真人正臉,屬於挑戰性最低的測試了,動漫正臉,即夢也能輕鬆駕馭。
我上傳了之前用 AI 生成的一張圖片,讓主角演繹《武林外傳》郭芙蓉的經典臺詞,「姑奶奶今天不把你打得桃花滿天紅,你就不知道姑奶奶心花為誰開 」。
表情的變化和臺詞的語氣是對應的,主角甚至還會聳肩,演技至少在小鮮肉的及格線水平。
繼續上強度,如果一張圖片裡有多個人,而且是難度更高的全身,AI 基本都能讓他們參演,但離畫面較遠的,或者嘴巴被遮蓋的,可能就在狀況外。
雖然美中不足,但即夢的細節又彌補了這一點:背景的火光和煙霧是自然運動的。
刁鑽角度的側臉圖片,即夢也能對上口型。少女的珍珠耳環自然地晃動,因為說話才完整露出的牙齒也很清晰,但她的脖子和嘴唇有些用力過猛。
比起單純的說話,有樂器伴奏的對口型表現稍微差了一些,但拉琴的動作大抵是到位的。
當主角不是人,問題也不大。《機器人之夢》的狗狗唱起了《甜蜜蜜》,機器人雖然沒開口,但它的眼神和狗狗互動了。
基於實踐,我們可以總結 OmniHuman-1 的幾個特點:
正臉、側臉、多人、單人、非人、全身、半身,都能對上口型。
說話、唱歌,都能對上口型。
除了口型,表情、手勢、身體動作、背景也會保持動態。
有時候口型會過於誇張,或者不完全準確。
當嘴唇被口罩等物體完全遮擋,可能會對不上口型,甚至生成失敗。
分分鐘二創小品、MV,讓整活影片變得更加簡單
當 AI 讓對口型變得更簡單也更自然,做一些整活向的、鬼畜的影片,也就比以前更加容易,不用再逐幀編輯和手動調整,或者讓配音去配合人物的口型。
技術已經 next level,如果只是用簡短的片段展示功能,多少有些浪費,於是,我們嘗試用即夢生成了開頭的銀魂版《賣柺》。
操作起來也非常簡單,首先,我截取了《賣柺》裡超級經典的 30 秒音訊,把它切分成了一段段的臺詞。
然後,查詢多張符合語境的人物圖片,讓誰來演呢?我選擇了《銀魂》的坂田銀時和志村新八,分別擔任趙本山和範偉老師的角色,相對比較貼合他們的人設。
還差一個開頭,我上傳了萬事屋的圖片,用即夢生成了簡單的鏡頭拉進效果。最後,用剪映把所有片段拼接在一起。影片裡的片段,都只生成了一次,雖然粗製濫造,但有點內味了
甚至,我們還可以用即夢生成一個漫威宇宙的 MV,讓每個英雄深情地唱著屬於自己的歌詞,方法也很簡單,用到了四種工具。
DeepSeek:根據每個英雄角色的性格特徵生成歌詞。
Suno:導進歌詞,然後生成歌曲旋律。
即夢:對口型,開頭和結尾圖生影片。
剪映:拼接影片。
OmniHuman-1 的創新之處在於,團隊為不同的訓練任務,分配了不同質量的資料,克服了從前端到端方法由於高質量資料稀缺而面臨的問題。
最終,OmniHuman-1 在基於弱訊號輸入(尤其是音訊)生成極其逼真的人體影片方面,顯著優於現有方法,它支援任何長寬比的影像輸入,在各種場景中都能提供較高質量的結果。

官方案例

對於普通的使用者而言,這就意味著,OmniHuman-1 把影片生成的門檻打下來了。當不要求必須是正臉圖片,不要求必須是特寫,生成的限制變得更少,想象空間變得更大,更多的鏡頭語言,可以被實現了。
我們或許真的會迎來,AI 數字人的規模化,演講、直播、演唱會,都可以有它們的身影。愛因斯坦演說,黴黴唱日語歌,不存在的現實,可以由 AI 創造。現在的一些影片或許還能肉眼辨別,但當更多數字人能夠自然地說話,我們也要準備迎接一個眼見不再為實、耳聽也可為虛的未來。

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