EMO（Emote Portrait Alive）是一个由阿里巴巴集团智能计算研究院开发的框架，一个音频驱动的 AI 肖像视频生成系统，能够通过输入单一的参考图像和语音音频，生成具有表现力的面部表情和各种头部姿势的视频。

阿里云宣布，通义实验室研发的 AI 模型 ——EMO 正式上线通义 App，并开放给所有用户免费使用。借助这一功能，用户可以在歌曲、热梗、表情包中任选一款模板，然后通过上传一张肖像照片就能让 EMO 合成演戏唱歌视频。

阿里云宣布自研 EMO 模型上线通义 App，用照片 + 音频生成唱歌视频

据介绍，通义 App 首批上线了 80 多个 EMO 模板，包括热门歌曲《上春山》《野狼 Disco》等，还有网络热梗“钵钵鸡”“回手掏”等，但目前暂未开放自定义音频。

IT之家附 EMO 官网入口：

官方项目主页：https://humanaigc.github.io/emote-portrait-alive/

arXiv 研究论文：https://arxiv.org/abs/2402.17485

GitHub：https://github.com/HumanAIGC/EMO（模型和源码待开源）

阿里云宣布自研 EMO 模型上线通义 App，用照片 + 音频生成唱歌视频

EMO 的主要特点
音频驱动的视频生成：EMO 能够根据输入的音频（如说话或唱歌）直接生成视频，无需依赖于预先录制的视频片段或 3D 面部模型。

高表现力和逼真度：EMO 生成的视频具有高度的表现力，能够捕捉并再现人类面部表情的细微差别，包括微妙的微表情，以及与音频节奏相匹配的头部运动。

无缝帧过渡：EMO 确保视频帧之间的过渡自然流畅，避免了面部扭曲或帧间抖动的问题，从而提高了视频的整体质量。

身份保持：通过 FrameEncoding 模块，EMO 能够在视频生成过程中保持角色身份的一致性，确保角色的外观与输入的参考图像保持一致。

稳定的控制机制：EMO 采用了速度控制器和面部区域控制器等稳定控制机制，以增强视频生成过程中的稳定性，避免视频崩溃等问题。

灵活的视频时长：EMO 可以根据输入音频的长度生成任意时长的视频，为用户提供了灵活的创作空间。

跨语言和跨风格：EMO 的训练数据集涵盖了多种语言和风格，包括中文和英文，以及现实主义、动漫和 3D 风格，这使得 EMO 能够适应不同的文化和艺术风格。