人物形象不走样：即使生成很长的视频，视频里人物的脸和身体动作也能保持一致，不会出现脸变形、身体比例奇怪或者前后外观不搭的问题。

不用额外处理：生成的视频直接就能用，不需要再用其他工具去修脸（比如常见的面部置换工具 FaceFusion 或者修复模型 GFP-GAN、CodeFormer 等），省了好多麻烦。

工作原理

处理音频：先把输入的音频通过 Wav2Vec 模型提取出音频特征（也就是 audio embeddings），然后用前面提到的“音频适配器”对这些特征做优化，让音频信息更准确。

处理参考图像（比如人物的初始照片）：参考图像会通过两条路径输入到生成视频的模型里：

生成视频：推理阶段，原本应该输入的真实视频帧会被替换成随机噪声（这是这类模型的常规操作），其他输入（比如优化后的音频、处理好的参考图像信息）保持不变，最终通过模型计算生成连续的视频帧，形成完整视频。

应用场景

电影和视频制作：高难度动作场景：不用演员亲自冒险拍危险动作（比如跳楼、爆炸），用它生成视频能降低成本和风险。

游戏开发：可生成角色动画，使游戏里的角色动作和表情更真实，玩家玩起来更有代入感。

创建虚拟角色：在 VR/AR 应用里生成逼真的人物，让用户感觉像和真人互动。

社交媒体和直播：生成的虚拟主播形象始终一致，直播时动画效果更真实。短视频创作者和数字艺术家可以用它设计各种有趣的动态形象，做出更有创意的内容。

GitHub：https://github.com/Francis-Rings/StableAvatar

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