近日，当下炙手可热的快手宣布开源旗下明星产品可灵中一项重要技术项目LivePortrait。，该框架能够准确、实时地将驱动视频的表情、姿态迁移到静态或动态人像视频上，生成极具表现力的视频结果。如下动图所示：
LivePortrait的主要功能包括从单一图像生成生动动画、精确控制眼睛和嘴唇的动作、处理多个人物肖像的无缝拼接、支持多风格肖像、生成高分辨率动画等。这些功能不仅让LivePortrait在动画生成上更加灵活多变，也为用户提供了更多的创意空间。
并且，LivePortrait发布即可用，秉承快手风格，论文、主页、代码一键三连。LivePortrait一经开源，就得到了HuggingFace首席执行官Clément Delangue的关注转发，首席战略官 Thomas Wolf还亲自体验了功能，厉害了！
同时，LivePotrait获得了开源社区的广泛关注，短短一周多时间左右，在GitHub上总计收获了6.4K Stars，550 Forks，140 Issues&PRs，获得广泛好评，关注仍在持续增长中：
方法介绍
和当前主流基于扩散模型的方法不同，LivePortrait探索并拓展了基于隐式关键点框架的潜力，从而平衡了模型计算效率和可控性。LivePortrait聚焦于更好的泛化性，可控性和实用的效率。为了提升生成能力和可控性，LivePortrait采用69M高质量训练帧，视频-图片混合训练策略，升级网络结构，并设计了更好的动作建模和优化方式。此外，LivePortrait将隐式关键点看成一种面部混合变形 (Blendshape) 的有效隐式表示，并基于此精心提出了贴合 (stitching) 和重定向 (retargeting) 模块。这两个模块为轻量MLP网络，因此在提升可控性的同时，计算成本可以忽略。即使是和一些已有的基于扩散模型的方法比较，LivePortrait依旧很能打。同时，在RTX4090 GPU上，LivePortrait的单帧生成速度能够达到12.8ms，若经过进一步优化，如TensorRT，预计能达10ms以内！
LivePortrait的模型训练分为两阶段。第一阶段为基础模型训练，第二阶段为贴合和重定向模块训练。
第一阶段：基础模型训练
在第一阶段模型训练中，LivePortrait对基于隐式点的框架，如Face Vid2vid[1]，做了一系列改进，包括：
高质量训练数据收集：LivePortrait采用了公开视频数据集Voxceleb[2]，MEAD[3]，RAVDESS [4]和风格化图片数据集AAHQ[5]。此外，还使用了大规模4K分辨率的人像视频，包含不同的表情和姿态，200余小时的说话人像视频，一个私有的数据集LightStage[6]，以及一些风格化的视频和图片。LivePortrait将长视频分割成少于30秒的片段，并确保每个片段只包含一个人。为了保证训练数据的质量，LivePortrait使用快手自研的KVQ[7]（快手自研的视频质量评估方法，能够综合感知视频的质量、内容、场景、美学、编码、音频等特征，执行多维度评价）来过滤低质量的视频片段。总训练数据有69M视频，包含18.9K身份和60K静态风格化人像。
视频-图像混合训练：仅使用真人人像视频训练的模型对于真人人像表现良好，但对风格化人像（例如动漫）的泛化能力不足。风格化的人像视频是较为稀有的，LivePortrait从不到100个身份中收集了仅约1.3K视频片段。相比之下，高质量的风格化人像图片更为丰富，LivePortrait收集了大约60K身份互异的图片，提供多样身份信息。为了利用这两种数据类型，LivePortrait将每张图片视为一帧视频片段，并同时在视频和图片上训练模型。这种混合训练提升了模型的泛化能力。
升级的网络结构：LivePortrait将规范隐式关键点估计网络 (L)，头部姿态估计网络 (H) 和表情变形估计网络 (Δ) 统一为了一个单一模型 (M)，并采用ConvNeXt-V2-Tiny[8]为其结构，从而直接估计输入图片的规范隐式关键点，头部姿态和表情变形。此外，受到face vid2vid相关工作启发，LivePortrait采用效果更优的SPADE[9]的解码器作为生成器 (G)。隐式特征 (fs) 在变形后被细致地输入SPADE解码器，其中隐式特征的每个通道作为语义图来生成驱动后的图片。为了提升效率，LivePortrait还插入PixelShuffle[10]层作为 (G) 的最后一层，从而将分辨率由256提升为512。
更灵活的动作变换建模：原始隐式关键点的计算建模方式忽视了缩放系数，导致该缩放容易被学到表情系数里，使得训练难度变大。为了解决这个问题，LivePortrait在建模中引入了缩放因子。LivePortrait发现缩放正则投影会导致过于灵活的可学习表情系数，造成跨身份驱动时的纹理粘连。因此LivePortrait采用的变换是一种灵活性和驱动性之间的折衷。
关键点引导的隐式关键点优化：原始的隐式点框架似乎缺少生动驱动面部表情的能力，例如眨眼和眼球运动。具体来说，驱动结果中人像的眼球方向和头部朝向往往保持平行。LivePortrait将这些限制归因于无监督学习细微面部表情的困难。为了解决这个问题，LivePortrait引入了2D关键点来捕捉微表情，用关键点引导的损失 (Lguide)作为隐式关键点优化的引导。
级联损失函数：LivePortrait采用了face vid2vid的隐式关键点不变损失 (LE)，关键点先验损失 (LL)，头部姿态损失 (LH) 和变形先验损失 (LΔ)。为了进一步提升纹理质量，LivePortrait采用了感知和GAN损失，不仅对输入图的全局领域，面部和嘴部的局部领域也施加了这些损失，记为级联感知损失 (LP,cascade) 和级联GAN损失 (LG,cascade) 。面部和嘴部区域由2D语义关键点定义。LivePortrait也采用了人脸身份损失 (Lfaceid) 来保留参考图片的身份。
第一阶段的所有模块为从头训练，总的训练优化函数 (Lbase) 为以上损失项的加权和。
LivePortrait的相关技术点，已在快手的诸多业务完成落地，包括快手魔表、快手私信、快影的AI表情玩法、快手直播、以及快手孵化的面向年轻人的噗叽APP等，并将探索新的落地方式，持续为用户创造价值。此外，LivePortrait会基于可灵基础模型，进一步探索多模态驱动的人像视频生成，追求更高品质的效果。
现在，无论你是想制作一段个性化的肖像视频，还是想给老照片赋予新的生命，LivePortrait都能帮你轻松实现。这不仅仅是一个工具，更是一个让创意无限扩展的平台。所以，别再让你的照片沉睡在相册里了，让LivePortrait唤醒它们，让它们动起来，讲述属于它们自己的故事。
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