GVCLab/PersonaLive
项目简介
[CVPR 2026] PersonaLive!：面向直播的富有表现力肖像图像动画
[CVPR 2026] PersonaLive! : Expressive Portrait Image Animation for Live Streaming
智能解读
PersonaLive 是一个基于Python开发的实时肖像动画生成框架，能够根据单张参考肖像图片和驱动信号（如视频或姿态序列），生成富有表现力且无限时长的动态人物视频。该项目采用了可流式处理的扩散模型架构，支持在12GB显存的消费级显卡上实时生成流畅的长视频动画。其核心价值在于为直播、虚拟形象驱动、视频内容创作等场景提供了高质量的实时动画解决方案。项目已开源推理代码、预训练模型，并提供了WebUI和ComfyUI插件，便于用户快速部署和使用。该技术已被CVPR 2026接收，适用于学术研究和合规的内容创作领域。
使用场景
这个项目最适合需要将静态肖像照片实时或离线转化为富有表现力、长时间流畅动画的直播、视频创作和内容生成场景。
直播虚拟主播驱动
直播平台需要创建表情丰富、动作自然的虚拟主播，但传统方法生成的表情僵硬、动作不连贯。
使用PersonaLive的实时流式生成能力，将真人驱动视频的动作实时迁移到虚拟主播肖像上，生成无限长度的流畅动画。
主播通过摄像头捕捉自己的面部表情和头部动作，实时驱动一个定制化的二次元虚拟形象进行直播互动。
短视频内容创作
内容创作者想用一张静态肖像照片生成一段富有表现力的口播视频，但缺乏专业的动画制作技能。
通过离线推理功能，上传一张参考肖像和一段驱动视频，快速生成高质量的口播动画视频。
上传一张企业CEO的照片和一段演讲视频，自动生成CEO“亲自”介绍产品的宣传视频，用于社交媒体推广。
在线教育课件制作
教育机构需要为不同课程制作大量的讲师讲解视频，但真人录制成本高、效率低。
使用WebUI界面，轻松替换参考图像并生成不同“讲师”的讲解动画，配合统一的驱动音频快速批量制作课件。
用一位虚拟讲师形象，根据不同的课程脚本音频，批量生成系列教学视频，保持讲师形象一致且表现力丰富。
低显存生成长视频
在消费级显卡（如12GB VRAM）上生成长时间、高分辨率的肖像动画视频时容易显存不足。
启用项目的流式生成策略（--streamgen），通过分块处理在有限显存下生成无限长度的动画。
使用RTX 3060（12GB）显卡，通过流式生成成功制作一段5分钟、1080p分辨率的虚拟偶像歌舞表演视频。
项目健康度
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