anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
把一张人像照片和一段语音变成口型同步的说话人头像视频,是 LeapTalk 模型的演示,适合研究者、开发者和创作者。
LeapTalk 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。
pip install -U huggingface_hub hf download hugging-apps/leaptalk-talking-head --repo-type space --local-dir leaptalk-talking-head cd leaptalk-talking-head
这个 Space 是 z-rx 的 LeapTalk 模型的演示。给它一张脸的图片和一段语音,输出就是这张脸跟着声音说话的视频片段。模型每个视频片段只做一次网络计算,这个 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。
想试试音频驱动的说话人头像生成的研究者和开发者最能用上它。想用一张静态图片做一段简短说话画面的创作者也可以用。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 研究 | 机器学习研究者 | 用自己的照片和音频运行 LeapTalk 流程 | 检查一段视频里人脸是否保持稳定 |
| 视频制作 | 创作者 | 让一张静态人像跟着语音动起来 | 一段简短的说话人像 |
| 教育 | 老师 | 用照片和旁白做一段主讲人风格的视频 | 一段有人脸的讲解旁白 |
| 软件 | 开发者 | 阅读仓库里的流程代码 | 看清模型各部分如何连接 |
如果你没有可用的人像照片或语音片段,可以跳过它。
| 用途 | 适合谁 | 得到什么 |
|---|---|---|
| 让人像动起来 | 创作者 | 一段这张脸朗读你的音频、口型同步的视频 |
| 测试模型 | 研究者 | 一小段视频,用来判断人脸保持得有多稳 |
| 研究流程 | 开发者 | 推理代码,以及它用到的权重清单 |
在线使用什么都不用装。运行你自己的副本需要 Python 3.12 和 pip。来源没有说明本地副本要不要 GPU,但托管的 Space 运行在 zero-a10g 上。
pip install -U huggingface_hub hf download hugging-apps/leaptalk-talking-head --repo-type space --local-dir leaptalk-talking-head cd leaptalk-talking-head pip install gradio==6.23.1 pip install -r requirements.txt python app.py
给应用一张人像照片和一段语音,然后开始生成。视频分辨率为 512x512,每秒 25 帧,按片段逐段生成。仓库的 examples 文件夹里有示例素材,可以先试试。
python app.py
你上传一张人像照片和一段几秒钟的旁白。Space 会返回一段这张脸朗读该语音的视频,口型跟着声音走。
说话人头像视频就是让一张静态的脸跟着音频说话。想试的话,打开 Space,用一个示例素材运行。请只使用你有权使用的人脸和声音。
它的方法叫 Bridge Forcing,把这个任务看作从数据到数据的布朗桥传输。蒸馏后的模型每个片段只做一次网络计算,并在长时间滚动生成中保持身份和风格稳定。每个片段有 33 帧,其中 5 帧是重叠的动作帧。底层视频模型是 SoulX-FlashHead 1.3B,音频编码器是 wav2vec2-base-960h,这里已关闭多 GPU 路径。
把一张人像照片和一段语音变成口型同步的说话人头像视频,是 LeapTalk 模型的演示,适合研究者、开发者和创作者。
由 hugging-apps 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。
它是什么:这个 Space 是 z-rx 的 LeapTalk 模型的演示。给它一张脸的图片和一段语音,输出就是这张脸跟着声音说话的视频片段。模型每个视频片段只做一次网络计算,这个 Space 运行在 Hugging Face 的 zero-a10g 硬件上。
适合谁:想试试音频驱动的说话人头像生成的研究者和开发者最能用上它。想用一张静态图片做一段简短说话画面的创作者也可以用。
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
研究 | 机器学习研究者 | 用自己的照片和音频运行 LeapTalk 流程 | 检查一段视频里人脸是否保持稳定
视频制作 | 创作者 | 让一张静态人像跟着语音动起来 | 一段简短的说话人像
教育 | 老师 | 用照片和旁白做一段主讲人风格的视频 | 一段有人脸的讲解旁白
软件 | 开发者 | 阅读仓库里的流程代码 | 看清模型各部分如何连接
如果你没有可用的人像照片或语音片段,可以跳过它。
用在哪里:
用途 | 适合谁 | 得到什么
让人像动起来 | 创作者 | 一段这张脸朗读你的音频、口型同步的视频
测试模型 | 研究者 | 一小段视频,用来判断人脸保持得有多稳
研究流程 | 开发者 | 推理代码,以及它用到的权重清单
如何设置:在线使用什么都不用装。运行你自己的副本需要 Python 3.12 和 pip。来源没有说明本地副本要不要 GPU,但托管的 Space 运行在 zero-a10g 上。
pip install -U huggingface_hub
hf download hugging-apps/leaptalk-talking-head --repo-type space --local-dir leaptalk-talking-head
cd leaptalk-talking-head
pip install gradio==6.23.1
pip install -r requirements.txt
python app.py
如何使用:给应用一张人像照片和一段语音,然后开始生成。视频分辨率为 512x512,每秒 25 帧,按片段逐段生成。仓库的 examples 文件夹里有示例素材,可以先试试。
python app.py
示例:你上传一张人像照片和一段几秒钟的旁白。Space 会返回一段这张脸朗读该语音的视频,口型跟着声音走。
新手与专家:说话人头像视频就是让一张静态的脸跟着音频说话。想试的话,打开 Space,用一个示例素材运行。请只使用你有权使用的人脸和声音。
它的方法叫 Bridge Forcing,把这个任务看作从数据到数据的布朗桥传输。蒸馏后的模型每个片段只做一次网络计算,并在长时间滚动生成中保持身份和风格稳定。每个片段有 33 帧,其中 5 帧是重叠的动作帧。底层视频模型是 SoulX-FlashHead 1.3B,音频编码器是 wav2vec2-base-960h,这里已关闭多 GPU 路径。
你给出人像照片和语音片段
wav2vec2 对音频编码
LeapTalk 一步生成每个视频片段
片段拼成 512x512、25 fps 的视频
注意事项:
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。
README.md 5 KB
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