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OmniSync 是中国人民大学、清华大学与快手科技联合推出的一款通用唇同步生成框架，旨在实现多场景、高精度的音视频对齐，提升虚拟角色、影视内容和教育视频中的口型自然度和身份一致性。

🧠 OmniSync 是什么？

OmniSync 是一个基于扩散变换器（Diffusion Transformers）的无掩码视频编辑框架，专注于唇部动作与音频的精准同步。它通过引入多项创新机制，解决了传统方法在身份漂移、姿态变化、遮挡干扰等方面的挑战，适用于真实视频和 AI 生成内容中的唇同步任务。

🚀 如何使用 OmniSync？

1. 访问项目主页：前往 项目官网 获取最新的模型、代码和文档。

2. 准备输入数据：提供需要处理的视频片段和对应的音频文件。

3. 运行模型：按照官方文档中的指南，使用提供的脚本运行模型，生成唇同步后的视频。

4. 评估结果：利用 AIGC-LipSync Benchmark 对生成结果进行评估，确保唇同步的准确性和自然度。

🔧 主要功能

• 无掩码训练范式：基于扩散变换器进行直接跨帧编辑，无需显式掩码或参考帧，提升模型的泛化能力。

• 渐进噪声初始化：通过流匹配（Flow Matching）注入控制噪声，仅执行最后的去噪步骤，保持空间一致性，支持精确的嘴部区域修改。

• 动态时空分类器自由引导（DS-CFG）：提供对音频影响的精细控制，基于时空自适应引导，平衡音频条件强度，确保唇部动作与音频的高度一致性。

• AIGC-LipSync Benchmark：首个针对多样化 AI 生成视频的唇同步评估基准，涵盖精度、身份一致性、鲁棒性和主观评价等多个维度。

⚙️ 技术原理

OmniSync 的核心在于其创新的无掩码训练范式和动态引导机制：

• 无掩码训练范式：通过扩散变换器直接对视频帧进行编辑，避免了传统方法中对掩码和参考帧的依赖，提升了模型在多样化场景下的适应能力。

• 渐进噪声初始化：利用流匹配技术，在原始帧中注入控制噪声，仅在最后阶段进行去噪，确保在编辑过程中保持人物身份和姿态的一致性。

• 动态时空分类器自由引导（DS-CFG）：根据去噪过程的不同阶段，动态调整引导强度，确保在早期和中期提供强引导，在后期细化细节时减少干扰，实现更自然的唇同步效果。

🎯 应用场景

• 影视配音：实现角色口型与配音的精准匹配，提升影视作品的观感体验。

• 虚拟现实：为虚拟角色提供逼真的口型同步，增强沉浸感。

• AI 内容生成：提升 AI 生成视频中口型同步的自然度，增强内容的真实感。

• 视频会议：改善远程通信中的口型同步效果，提升交流的清晰度。

• 游戏开发：增强游戏角色的口型表现，提升交互性和玩家体验。

📂 项目地址

• 项目官网：https://ziqiaopeng.github.io/OmniSync/

• 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.21448

❓ 常见问题

Q1：OmniSync 是否开源？

A1：是的，OmniSync 的代码和模型已在项目官网公开，供研究人员和开发者使用。

Q2：OmniSync 支持哪些输入格式？

A2：OmniSync 支持常见的视频和音频格式，具体支持的格式请参考项目文档。

Q3：如何评估唇同步的效果？

A3：可以使用 AIGC-LipSync Benchmark 对生成结果进行评估，涵盖唇同步精度、身份一致性、鲁棒性和主观评价等多个维度。

Q4：OmniSync 是否适用于实时应用？

A4：目前 OmniSync 主要用于离线处理，实时应用的性能优化仍在研究中。

OmniSync 通过其创新的技术和广泛的应用场景，为唇同步任务提供了强大的支持，是视频编辑、虚拟现实和 AI 内容生成领域的重要工具。