Text2Video

Text2Video 项目介绍

Text2Video项目是一项利用文本生成视频的新技术，该项目在2022年的ICASSP大会上被介绍，并以"文本驱动的说话人视频合成与语音-姿态字典"为主题发表。在深度学习技术的不断进步下，自动从音频或文本生成视频已经成为一个新兴且前景广阔的研究方向。Text2Video项目便是采用了这种创新的方法来实现从文本到视频的合成。

项目背景及优势

Text2Video的方法主要是通过构建语音-姿态字典，并训练生成对抗网络（GAN）来从插值的语音姿态生成视频。与音频驱动的视频生成算法相比，这种方法具备以下几个优势：

1. 训练数据需求低：仅需音频驱动方法所需训练数据的一小部分。
2. 灵活性更高：不易受说话人变化的影响，提高了适用性。
3. 效率更高：显著降低了数据预处理、训练和推理的时间。

经过大量实验，对比了该方法与现有的领先说话人生成方法，在基准数据集和自有数据集上的表现，结果显示Text2Video方法具有很好的效果和优越性能。

数据及预处理

项目中包含了一系列数据准备和预处理步骤，包括：

• 下载和安装修改后的vid2vid库。
• 获取训练好的模型，并创建适当的数据和文件夹结构。
• 安装所需的环境和依赖项。

视频生成的步骤

1. 激活虚拟环境：启动虚拟开发环境 vid2vid。
2. 使用语音生成视频：可以选择直接使用真实音频生成视频，或通过文本到语音（TTS）系统生成英语或中文的音频，再生成视频。

具体操作的示例如测试VidTIMIT数据集的语音音频，或使用中文女性TTS音频生成视频等。

自定义数据训练

对于希望使用自定义数据进行训练的用户，Text2Video提供了一系列流程，包含视频录制、音素与口型字典的创建、使用openpose生成人体骨架并训练vid2vid模型等。

视频生成

生成视频的过程则包括从文本生成音频文件、分析音频文本时间戳、拼合生成的2D骨架模型并最终通过vid2vid模型生成最终的视频。

Text2Video项目的核心创新在于将复杂的深度学习技术应用于实际的文本视频生成任务，并提供了详尽的步骤，可以帮助研究人员和开发者快速上手和应用。无论是学术研究还是实际应用，该项目均提供了具有潜力的解决方案。通过Text2Video，用户可以体验到文本驱动的视频合成技术的魅力。