Francis-Rings/StableAvatar
[NeurIPS2026] We present StableAvatar, the first end-to-end video diffusion transformer, which synthesizes infinite-length high-quality audio-driven avatar videos without any post-processing, conditioned on a reference image and audio.
StableAvatar – 無限長の音声駆動アバタービデオ生成
これは何か
- 単一の参照画像と音声トラックから話す頭部/アバタービデオを生成する研究グレードのビデオ拡散モデル。
- 以前の音声駆動ジェネレーターとは異なり、StableAvatar は無制限のビデオ長を生成でき、被写体のアイデンティティとリップシンクを正確に保ち、後処理(フェイススワップや修復ステップ)は不要です。
主要な技術的アイデア
| コンポーネント | 目的 |
|---|---|
| タイムステップ認識オーディオアダプター | 各拡散タイムステップでオーディオ埋め込みを変調し、長いクリップ生成を通常壊す潜在ドリフトを防ぎます。 |
| オーディオネイティブガイダンス | モデル自身の進化するオーディオ潜在予測を動的ガイドとして使用し、推論中のリップシンクを強化します。 |
| 動的重み付きスライディングウィンドウ | 連続する生成ウィンドウを重ねて潜在変数をブレンドし、任意の長さのビデオ全体で滑らかな遷移を実現します。 |
| ビデオ拡散トランスフォーマー(DiT)バックボーン | 混合解像度の話す顔データセット(512×512、480×832、832×480)でトレーニングされた1.3Bパラメータのトランスフォーマー(Wan2.1)。 |
これでできること
- 任意の肖像画像と音声/オーディオファイルから、3つの解像度(512×512、480×832、832×480)で無限のアバタークリップを生成。
- カスタムアイデンティティやスタイル用にモデルを微調整したり、LoRAアダプターをトレーニングしたりできます(トレーニングスクリプトとLoRAコードが提供されています)。
- 単一GPU(CPUオフロードで約3GBメモリ)で推論を実行するか、提供されている
multiple_gpu_inference.shスクリプトを使用してマルチGPUセットアップに拡張できます。 - モデルをGradio、ComfyUI、またはHugging Face Spacesに統合して、インタラクティブなデモを実現できます。
クイックスタート概要
- インストール 正確なPyTorch 2.6(Blackwell GPUの場合は2.7)と
requirements.txtの他の依存関係。 - ダウンロード Hugging Faceリポジトリ(
FrancisRing/StableAvatar)からチェックポイントを取得。 - 準備 オーディオファイル(オプションで
audio-separator[gpu]を使用してボーカル分離)。 - 実行
bash inference.sh(またはGradio UI用にpython app.py)。--width、--height、--sample_steps、--overlap_window_length、ガイダンススケールを調整して、品質と速度のトレードオフを設定します。 - 結合 音声付きMP4が必要な場合は、
ffmpegを使用して無音の出力ビデオと元のオーディオを結合します。
トレーニングデータのレイアウト
- リポジトリは、3つの解像度ブランチ(
square、vec、rec)を持つフォルダtalking_face_data/を期待します。 - 各ブランチには speech、singing、dancing のサブフォルダが含まれます。内部には、
sub_clip.mp4、audio.wav、images/、face_masks/、lip_masks/を含むクリップごとのディレクトリがあります。 - フレーム、ボーカルトラック、顔マスク(付属のStableAnimatorリポジトリ経由)、唇マスク(mediapipe)を抽出するスクリプトが提供されています。
ハードウェアに関する注意
- 基本的な推論は、
sequential_cpu_offloadを使用して約3GBのGPUメモリに収まります。 - より高速な生成のために、
flash_attnをインストールできます。 - マルチGPU推論は
--ulysses_degree×--ring_degreeスキームを使用します。--fsdp_ditでFSDPを有効にできます。
リソース
- プロジェクトページ、論文(arXiv 2508.08248)、Hugging Faceモデルハブ、デモSpace、YouTube/Bilibiliビデオ。
- コードはリポジトリのライセンスに基づきオープンソースです(
LICENSEを参照)。
誰が使うか
- 長編の音声駆動ビデオ合成を探求する研究者。
- 仮想プレゼンター、ゲーム、教育用に高忠実度の話す頭部アバターを必要とするクリエイター。
- プラグアンドプレイのアバタージェネレーターを必要とするUIツール(Gradio、ComfyUI)を開発する開発者。
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