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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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)。
  4. 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。
  5. 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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