AIGC工具平台-SadTalker音频对口型数字人

以音视频驱动的数字人生成技术正逐步改变内容创作生态，SadTalker 作为一款支持口型和表情同步的开源项目，为虚拟形象、短视频、AI 配音等应用提供了高效的解决方案。在当前 AIGC 浪潮下，通过参数化配置实现自动化人像驱动，极大降低了技术门槛，使更多创作者能够快速实现高质量数字人动画的定制化输出。

本文围绕 SadTalker 项目在整合包环境下的使用方式，梳理从模块引入、数据准备到参数配置的完整流程，并结合典型应用场景，解析批量处理、图像增强、动作控制等关键能力。通过命令行脚本的详细演示，帮助理解数字人口型同步及表情动画生成背后的实现机制和常用实践方法。

操作使用

进入软件后在 整合包 里可以直接搜索 SadTalker 进入该模块。

点击【下载选项卡】可获取完整项目整合包的下载地址，或直接使用下方链接下载。将文件保存至项目目录下后，点击解压按钮，等待解压完成即可开始使用。

项目脚本配置

此项目不提供 Gradio 或其他本地可视化工具提供图形化界面，根据点击的脚本会弹出使用对应的源码文档，根据文档描述在项目下进行代码操作即可，代码仅供学习参考使用。

应用示例

需指定一段音频和一张图片或视频，即可自动生成对应嘴型和面部表情的动画视频。系统还支持使用增强模型如 GFPGAN 或 RestoreFormer 对输出图像进行高清修复，使最终画面更加清晰自然。可选参数允许对镜头视角（如偏航、俯仰、滚转）进行微调，也能设置人物表情变化的强度、动作速率及运行效率（通过调整 batch size）。虽然一些参数如 expression_scale 能增强动画表现力，但过度使用会导致画面失真，建议保持默认。命令会读取指定音频和图像文件，生成同步开口说话的动画视频，并将结果保存在 output/ 文件夹中。通过合理配置参数，你可以轻松生成高质量的人像驱动视频，适用于虚拟主播、角色配音、短视频内容制作等多种场景。

py38/python.exe inference.py --driven_audio <audio.wav> \
                    --source_image <video.mp4 or picture.png> \
                    --batch_size <default equals 2, a larger run faster> \
                    --expression_scale <default is 1.0, a larger value will make the motion stronger> \
                    --result_dir <a file to store results> \
                    --enhancer <default is None, you can choose gfpgan or RestoreFormer>

常用操作命令参考。

py38/python.exe inference.py --driven_audio input/audio/kimk_7s_raw.wav --source_image input/video/kimk_7s_raw.jpg --result_dir output/ --enhancer gfpgan

这是一个面向音视频驱动生成的命令行工具参数总览，支持图像或视频人物与音频同步，实现表情动作驱动。下表整理了所有主要参数及其用途，方便快速查阅和配置：

通过这些参数的灵活组合，用户可以精细地控制最终动画的表现效果，从简单的嘴型同步到多角度、高清动态表情呈现，适用于虚拟形象、视频制作、AI 配音等多种创作场景。

开发与应用

软件使用以及综合参考资料内容可以查阅