Audio2Face-3D
이 Soniqo 페이지는 로컬 speech-swift / speech-core 구현의 Audio2Face-3D을 설명합니다. Hugging Face 번들 링크는 통합 메모 뒤에 있습니다.
내부 페이지 우선
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개요
| 모델 | Audio2Face-3D |
|---|---|
| 역할 | Speech-to-avatar motion coefficients for downstream renderers |
| 백엔드 | MLX |
| 출력 | JSONL frames: timestamp plus the full coefficient vector |
| 언어 | Language-independent, audio-driven |
| 라이선스 | NVIDIA Open Model License |
| 상태 | Ready through speech avatar-motion and the Audio2Face3D Swift product |
| 소스 | NVIDIA Audio2Face-3D |
| Swift 제품 | Audio2Face3D |
| CLI / 런타임 | speech avatar-motion |
사용
아래 스니펫은 현재 speech-swift 저장소의 API 또는 명령과 일치합니다.
# Generate avatar motion coefficients from speech audio.
.build/release/speech avatar-motion input.wav --output motion.jsonl --verbose
.build/release/speech avatar-motion input.wav \
--model aufklarer/Audio2Face-3D-v2.3.1-Claire-MLX
모델 링크
구현 메모
- Three identities are published: James (default) and Claire at v2.3.1 with 169 coefficients, Mark at v2.3 with 301; skin coefficients live in the identity's own geometry basis, so renderers need the matching rig or a retarget projection.
- Two-branch regressor: a trimmed Wav2Vec2 audio encoder blended across transformer layers, plus a windowed-autocorrelation frequency branch, fused through emotion-conditioned strided convolutions.
- Each 8320-sample window of 16 kHz mono audio (hop 4160) emits one frame, conditioned on a 26-value emotion vector — 16 implicit plus 10 explicit values.
- The MLX graph runs the full NVIDIA model forward pass and is parity-checked against an ONNX fixture generated from the official release.