infinitetalk

name	infinitetalk
description	音频驱动的稀疏帧视频配音工具，支持音频驱动的 Video-to-Video 和 Image-to-Video 生成，实现精准的唇形、头部、身体姿态同步，支持无限时长视频生成
dependency	{"python":"opencv-python>=4.9.0.80\ndiffusers>=0.31.0\ntransformers>=4.49.0\ntokenizers>=0.20.3\naccelerate>=1.1.1\ntqdm\nimageio\neasydict\nftfy\ndashscope\nimageio-ffmpeg\nscikit-image\nloguru\ngradio>=5.0.0\nnumpy>=1.23.5,<2\nxfuser>=0.4.1\npyloudnorm\noptimum-quanto==0.2.6\nscenedetect\nmoviepy==1.0.3\ndecord\ntorch>=2.0.0\ntorchvision\ntorchaudio\neinops\nsoundfile\n","system":"# 创建模型权重目录\nmkdir -p weights/Wan2.1-I2V-14B-480P\nmkdir -p weights/chinese-wav2vec2-base\nmkdir -p weights/InfiniteTalk/single\nmkdir -p weights/Kokoro-82M\n"}

InfiniteTalk - 音频驱动视频生成

任务目标

• 本 Skill 用于：将音频（语音）转换为同步的说话人视频，支持从单张图片或现有视频生成音频驱动的说话视频
• 能力包含：
  • Image-to-Video：从单张图片生成音频驱动的说话视频
  • Video-to-Video：对现有视频进行音频驱动的重配音
  • 多维度同步：唇形、头部运动、身体姿态、面部表情与音频精准对齐
  • 无限时长：支持无限制时长的视频生成
  • 低显存适配：支持量化、模型卸载等显存优化方案
• 触发条件：当需要生成音频驱动的数字人视频、视频配音、虚拟主播内容时使用

前置准备

• 模型下载：在使用本 Skill 前，必须先下载所需的模型权重文件，具体步骤见 references/model_download.md
• 硬件要求：
  • GPU：推荐使用 16GB+ 显存的 GPU（可使用量化方案适配低显存设备）
  • 内存：建议 32GB+ 系统内存
  • 磁盘空间：至少 50GB 可用空间（模型权重约 30GB）
• 环境配置：详细依赖安装见 references/environment_setup.md

操作步骤

模式一：Image-to-Video（图片生成视频）

1. 准备输入

   • 确保有一张清晰的人脸图片作为输入
   • 准备音频文件（支持 mp3、wav 等格式）
   • 可选：使用 TTS 功能从文本生成音频

2. 执行生成

   • 调用 scripts/infer_infinitetalk.py 进行推理
   • 参数说明：
     • input_path: 输入图片路径
     • audio_path: 驱动音频路径（或提供 text 使用 TTS）
     • output_path: 输出视频路径
     • mode: clip（单段）或 streaming（长视频）
     • size: infinitetalk-480（480P）或 infinitetalk-720（720P）
     • sample_steps: 采样步数（默认 40）
     • sample_audio_guide_scale: 音频引导强度（默认 4.0）

3. 验证输出

   • 检查生成的视频是否同步良好
   • 确认唇形、头部动作与音频匹配
   • 如有异常，调整 sample_audio_guide_scale 参数

模式二：Video-to-Video（视频重配音）

1. 准备输入

   • 准备参考视频文件
   • 准备目标音频文件

2. 执行生成

   • 使用相同的脚本，但 input_path 指向视频文件
   • 脚本会自动提取视频的首帧作为参考

3. 处理长视频

   • 使用 streaming 模式生成无限时长视频
   • 通过 motion_frame 参数控制驱动帧长度（默认 9）

模式三：使用 TTS 生成音频

1. 文本转语音

   • 提供待合成的文本内容
   • 指定声音模型（Kokoro-82M）
   • 脚本会自动生成音频文件

2. 生成视频

   • 使用生成的音频驱动视频生成
   • 支持双人对话模式（使用标记 (s1) 和 (s2) 区分说话人）

资源索引

• 核心脚本：见 scripts/infer_infinitetalk.py（音频驱动视频生成推理）
• 环境配置：见 references/environment_setup.md（依赖安装和系统配置）
• 模型下载：见 references/model_download.md（模型权重下载指南）
• 使用示例：见 references/usage_examples.md（典型场景和命令示例）

注意事项

• 模型权重较大（约 30GB），首次使用需要提前下载
• 建议使用高显存 GPU（16GB+），低显存设备可使用量化方案
• 输入音频建议采样率为 16000Hz，脚本会自动进行响度归一化
• 输入图片/视频应包含清晰的人脸区域
• 生成速度取决于 GPU 性能，480P 分辨率下生成 1 秒视频约需 5-10 秒
• 如遇到显存不足错误，可尝试：
  • 降低分辨率（使用 size=infinitetalk-480）
  • 启用量化（添加 --quant int8 参数）
  • 启用模型卸载（添加 --offload_model true）

使用示例

• 基础图片生成视频：

  python scripts/infer_infinitetalk.py \
    --input_path ./input.jpg \
    --audio_path ./audio.wav \
    --output_path ./output.mp4 \
    --size infinitetalk-480 \
    --mode clip
  

• 长视频生成：

  python scripts/infer_infinitetalk.py \
    --input_path ./input.jpg \
    --audio_path ./long_audio.wav \
    --output_path ./long_output.mp4 \
    --size infinitetalk-480 \
    --mode streaming
  

• 使用 TTS 生成：

  python scripts/infer_infinitetalk.py \
    --input_path ./input.jpg \
    --text "你好，今天天气真不错" \
    --output_path ./tts_output.mp4 \
    --size infinitetalk-480