使用生成式人工智慧，立即從音訊來源建立生動的臉部動畫。
系統需求 | 設定指南
Omniverse™ Audio2Face 測試版是一種參考應用程式，可簡化 3D 角色動畫來配合各種配音的音軌，無論您是為遊戲、電影、即時數位助理，或單純為了好玩而製作角色動畫都可以滿足您的需求。您可以將應用程式用於互動式即時應用程式，或是作為傳統的臉部動畫創作工具使用。您可以自由選擇要即時執行成果，或仔細琢磨。
Audio2Face 已預先載入名為「Digital Mark」的 3D 角色模型，此模型可按照音軌製作動畫，因此使用方式非常簡單，只要選取音訊並上傳即可。接著，音訊將輸入至已預先訓練的深度神經網路，輸出內容會驅動角色網格的 3D 頂點，即時建立臉部動畫。您也可以選擇編輯各種後製參數來編輯角色的呈現效果。此頁面上的結果大多是 Audio2Face 的原始輸出，幾乎沒有編輯過後製參數。
只要錄製語音音軌並輸入應用程式，就能讓您的 3D 臉部動畫動起來。您甚至可以使用麥克風，即時產生臉部動畫。
Audio2Face 將能輕鬆處理任何語言，我們也持續更新更多語言。
Audio2Face 可讓您 重新定位任何 3D 人臉或擬人的臉部動畫，無論是高擬真度或風格化動畫皆可。如此一來，無論人類還是動物，只要按幾下，就能快速切換角色。
執行多個 Audio2Face 執行個體非常簡單，您可以決定單一場景中要有幾個從相同或不同音軌製作動畫的角色。為二重唱、三人無伴奏合唱、四人無伴奏合唱等，注入生命與聲音。此外，您可以增強或減弱每個臉部表情的效果，並從多個音訊來源批次輸出多個動畫檔案。
Audio2Face 讓您能夠快速且輕鬆地選擇角色情緒並產生動畫。人工智慧網路會自動操縱臉部、眼睛、嘴部、舌頭和頭部動作，以配合您選擇的情緒範圍和自訂的強度，或自動從音訊片段中直接推斷角色的情感
素材提供者：Blender Studio
現在 Omniverse Audio2Face 的最新更新提供混合變形功能，以及混合重量輸出的選項。此外，該應用程式現在也支援透過 Blendshapes for Blender 和 Epic Games Unreal Engine 匯出和匯入，並可使用各自的 Omniverse Connector 來產生角色的動作。
驅動奇幻生物和外星人的臉部動畫。在這裡我們用 Digital Mark 驅動外星人效果。
Misty 是一款在執行期間採用 Audio2Face 技術的互動式天氣機器人，曾在 2020 年的春季 GTC 中展示。我們示範從高擬真度的人類網格，重新定位為風格化的角色網格，作為互動式服務的媒介。
Audio2Face 與 GeForce 30 系列同步推出，可在 Omniverse Machinima 技術展示中看到。臉部動畫十分複雜，且成本高昂。Audio2Face 可自動執行細緻的臉部動畫，讓 3D 內容創作流程普及化。
NVIDIA Omniverse 不僅能協助我讓虛擬人物達到更自然的效果，還加速了工作流程，讓我能花更多時間在創作流程上。
—Anderson Rohr，3D 藝術家
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Omniverse 為以開發人員為中心而打造的，讓開發人員能夠自訂 3D 工作流程中的每一層，輕鬆打造全新的 Omniverse Connector、延伸模組、應用程式和微服務。
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Omniverse Enterprise 能為任何規模的組織改變複雜的設計工作流程。它運用使用集中式專案資料的多個應用程式，實現與多個使用者和位置的即時協作。
步驟 1
下載 NVIDIA Omniverse 並執行安裝程式。
步驟 2
安裝後，請開啟 Omniverse 啟動器。
步驟 3
在應用程式的部分找到 Omniverse Audio2Face，按一下 [Install] (安裝)，然後再按 [Launch] (啟動)。
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使用皮克斯動畫工作室通用場景描述 (USD) 加速進階的世界構建，並以互動方式即時組合、模擬與渲染場景。
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下一波產業與人工智慧浪潮需要我們打造出與現實無異、符合真實物理情況的虛擬世界。建立虛擬世界十分困難，而現今的 3D 素材不足，只能以視覺方式呈現物體。無論是打造數位孿生或虛擬世界來訓練和測試自駕車或機器人，3D 素材都需要更多技術屬性，因此需要開發和採用新流程、技術和工具。NVIDIA 推出全新等級的 3D"「SimReady」"素材，是虛擬世界的建置組塊。SimReady 素材不只是 3D 物件，也包含準確的物理屬性、行為，並可連結使用通用場景描述 (USD) 打造的資料串流。我們將示範如何開始使用 SimReady 通用場景描述素材，並展示開發和測試這些素材所需的工具和技術。
運算流程的最新進展，讓體心技術如完全光線追蹤虛擬實境 (VR) 得以躍進。同時，網路瓶頸已下降到我們可以直接從資料中心串流像素至頭戴式螢幕 (HMD) 的程度。參加這場演講，探索以資料中心規模進行體心運算的潛力，以及這項技術能支援哪些應用程式、體驗和全新科學。