Mindket

MuseTalk 1.5

新上架第 1 版 · 更新于

概览

用参考图片或视频加一段驱动音频生成口型同步的视频,并提供嘴部区域的测试步骤。是给做说话人脸的人用的 Gradio 演示。

MuseTalk 1.5 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 你电脑上的 Python 3.10
  • requirements.txt 里列出的 Python 包
  • packages.txt 里列出的系统包,Space 用 apt-get 安装它们
  • huggingface_hub 包,它提供 hf 命令
用在
  • 网页浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面,无需安装任何东西
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux:用你下载的副本运行
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download henrybit/musetalk-1-5 --repo-type space --local-dir musetalk-1-5
cd musetalk-1-5

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

MuseTalk 1.5 是 MuseTalk 模型的 Gradio 演示。你给它一张带人脸的参考图片或视频,再加一段音频,它会生成嘴巴随音频动起来的视频。在完整运行之前,有一个步骤可以先在第一帧上测试修复设置。

代码固定在 MuseTalk 项目的某一个提交上。仓库里还有一个 RESEARCH.md 文件,里面有技术评估。

适合谁

适合做说话人脸、想用自己的素材试试口型同步,又不想先搭好整条流程的人。

行业谁在用怎么用例子
媒体视频剪辑师让说话人的嘴型对上新音频用替换的配音轨测试一小段视频
软件开发者在集成之前先试试模型用一张图片和一个音频文件运行演示
研究计算机视觉研究者研究口型同步输出的表现在第一帧上调整嘴部设置

如果你没有权限使用那些人脸或音频,可以跳过它,因为 README 要求只上传你有权使用的素材。

用在哪里

  • 网页浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面,无需安装任何东西
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux:用你下载的副本运行
用例谁用得到什么
给人像做口型同步创作者人脸说出你的音频的视频
给短视频配音剪辑师嘴型对上新音频的片段
检查嘴部区域开发者完整运行之前的第一帧预览

如何设置

  • 你电脑上的 Python 3.10
  • requirements.txt 里列出的 Python 包
  • packages.txt 里列出的系统包,Space 用 apt-get 安装它们
  • huggingface_hub 包,它提供 hf 命令
  • 首次启动需要等一段时间,因为模型权重会在那时下载
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 用 hf 命令下载这个 Space。
  3. 进入下载好的文件夹。
  4. 安装指定版本的 Gradio。
  5. 安装 requirements.txt 里的包。
  6. 用 Python 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download henrybit/musetalk-1-5 --repo-type space --local-dir musetalk-1-5
cd musetalk-1-5
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

打开这个 Space 的页面,或者用下面的命令启动你自己的副本。添加一张正面的图片或脸部清晰的短视频,再添加驱动音频,运行 Test Inpainting,然后生成完整结果。

python app.py
工具作用
Test Inpainting在第一帧上预览嘴部区域
bbox_shift嘴部区域看起来不对时要调整的设置
Generate生成完整的口型同步视频

示例

你添加一张正面照片和一小段语音,然后运行 Test Inpainting。如果嘴部看起来正常,就生成完整视频,得到那张脸说出这段语音的视频。

新手与专家

如果你刚接触口型同步,用一张清晰的正面照片和几秒钟的音频。先运行测试步骤,因为它比完整运行快。视频输入的话,README 更倾向 25 fps。

如果你懂这个领域,这个演示把 MuseTalk 1.5 包装成适配 ZeroGPU 的形式,只有在 generate 函数运行时才会分配 GPU。首次启动会获取几组权重,包括 UNet 和 Whisper-tiny 模型,可能要几分钟,之后的启动会复用 Hub 缓存。

  1. 你添加人脸图片或视频和音频
  2. Test Inpainting 预览第一帧
  3. 需要时调整 bbox_shift 和边距
  4. Generate 生成口型同步视频

注意事项

  • 许可证:Space 标注的是 mit
  • 运行成本:下载公开模型不需要任何密钥,只有在 Hub 限流或你的环境需要时才用 HF_TOKEN
  • 触及的数据:你上传的图片、视频和音频,以及从 Hub 下载的模型权重
  • 不适合:你没有权限使用的素材,README 还要求你在发布时说明视频是合成或修改过的

README 和文件

README

MuseTalk 1.5

用参考图片或视频加一段驱动音频生成口型同步的视频,并提供嘴部区域的测试步骤。是给做说话人脸的人用的 Gradio 演示。

由 henrybit 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:MuseTalk 1.5 是 MuseTalk 模型的 Gradio 演示。你给它一张带人脸的参考图片或视频,再加一段音频,它会生成嘴巴随音频动起来的视频。在完整运行之前,有一个步骤可以先在第一帧上测试修复设置。

代码固定在 MuseTalk 项目的某一个提交上。仓库里还有一个 RESEARCH.md 文件,里面有技术评估。

适合谁:适合做说话人脸、想用自己的素材试试口型同步,又不想先搭好整条流程的人。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
媒体 | 视频剪辑师 | 让说话人的嘴型对上新音频 | 用替换的配音轨测试一小段视频
软件 | 开发者 | 在集成之前先试试模型 | 用一张图片和一个音频文件运行演示
研究 | 计算机视觉研究者 | 研究口型同步输出的表现 | 在第一帧上调整嘴部设置

如果你没有权限使用那些人脸或音频,可以跳过它,因为 README 要求只上传你有权使用的素材。

用在哪里:

  • 网页浏览器:打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面,无需安装任何东西
  • 装有 Python 的 Windows、macOS 或 Linux:用你下载的副本运行
用例 | 谁用 | 得到什么
给人像做口型同步 | 创作者 | 人脸说出你的音频的视频
给短视频配音 | 剪辑师 | 嘴型对上新音频的片段
检查嘴部区域 | 开发者 | 完整运行之前的第一帧预览

如何设置:

  • 你电脑上的 Python 3.10
  • requirements.txt 里列出的 Python 包
  • packages.txt 里列出的系统包,Space 用 apt-get 安装它们
  • huggingface_hub 包,它提供 hf 命令
  • 首次启动需要等一段时间,因为模型权重会在那时下载
  1. 安装 huggingface_hub 包。
  2. 用 hf 命令下载这个 Space。
  3. 进入下载好的文件夹。
  4. 安装指定版本的 Gradio。
  5. 安装 requirements.txt 里的包。
  6. 用 Python 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download henrybit/musetalk-1-5 --repo-type space --local-dir musetalk-1-5
cd musetalk-1-5
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:打开这个 Space 的页面,或者用下面的命令启动你自己的副本。添加一张正面的图片或脸部清晰的短视频,再添加驱动音频,运行 Test Inpainting,然后生成完整结果。

python app.py
工具 | 作用
Test Inpainting | 在第一帧上预览嘴部区域
bbox_shift | 嘴部区域看起来不对时要调整的设置
Generate | 生成完整的口型同步视频

示例:你添加一张正面照片和一小段语音,然后运行 Test Inpainting。如果嘴部看起来正常,就生成完整视频,得到那张脸说出这段语音的视频。

新手与专家:如果你刚接触口型同步,用一张清晰的正面照片和几秒钟的音频。先运行测试步骤,因为它比完整运行快。视频输入的话,README 更倾向 25 fps。

如果你懂这个领域,这个演示把 MuseTalk 1.5 包装成适配 ZeroGPU 的形式,只有在 generate 函数运行时才会分配 GPU。首次启动会获取几组权重,包括 UNet 和 Whisper-tiny 模型,可能要几分钟,之后的启动会复用 Hub 缓存。

你添加人脸图片或视频和音频
Test Inpainting 预览第一帧
需要时调整 bbox_shift 和边距
Generate 生成口型同步视频

注意事项:

  • 许可证:Space 标注的是 mit
  • 运行成本:下载公开模型不需要任何密钥,只有在 Hub 限流或你的环境需要时才用 HF_TOKEN
  • 触及的数据:你上传的图片、视频和音频,以及从 Hub 下载的模型权重
  • 不适合:你没有权限使用的素材,README 还要求你在发布时说明视频是合成或修改过的

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:2
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:mit

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/henrybit/musetalk-1-5
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/henrybit/musetalk-1-5/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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数据为 Mindket 在 2026-11-12 读取的数值。

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