由复旦大学与腾讯联合研发的DICE-Talk说话人视频生成工具于近日正式发布，以其卓越的情感表达能力和逼真的人物表现引发行业热议。AIbase通过整合社交媒体最新动态及公开信息，为您深度解析这一技术突破的亮点与潜力。
DICE-Talk的核心创新在于其身份-情感分离处理机制。通过将说话人的身份特征（如面部细节、肤色）与情感表达(表情、语气)解耦，DICE-Talk确保在情感变化时人物外观保持高度一致，避免了传统生成工具中常见的“表情跳变”问题。其协同情感处理技术进一步实现了不同情感间的自然过渡，例如从喜悦到惊讶的动态切换，呈现出接近真人表演的流畅效果。
DICE-Talk 的核心在于其能够解构身份信息并协同情感生成。这意味着，该技术不仅能够保留人物的特征，还能根据需求赋予其不同的情感表现，如快乐、生气、惊讶等。用户只需上传一张肖像图片和一段音频，系统便可自动生成相应情感的动态视频。
DICE-Talk 的生成视频展示了多种情感状态，包括中性、快乐、生气和惊讶等。每种情感表现都具有高度的真实性和表现力，用户可以通过简单的操作，获得生动的情感肖像，适用于影视制作、游戏开发以及社交媒体等多个领域。
为了顺利运行 DICE-Talk，建议用户配备至少20GB 显存的 GPU，并使用独立的 Python3.10环境。同时，用户需确保安装 FFmpeg 及相应版本的 PyTorch。安装完成后，用户可以通过简单的命令运行演示，体验技术带来的视觉盛宴。
使用 DICE-Talk 非常简单。用户只需上传一张图像和一段音频，并选择所需的情感类型，系统将生成对应的视频。用户还可以调整身份保持和情感生成的强度，满足个性化需求。此外，DICE-Talk 还提供了图形用户界面，使操作更加直观和友好。
项目：https://github.com/toto222/DICE-Talk