技术亮点与核心功能

1. 多模态驱动能力 FantasyTalking通过图像+音频双输入生成逼真数字人视频，支持写实、卡通、动物等多种风格。其双阶段视听对齐策略（片段级全局运动学习+帧级唇部精细化校准）实现口型同步误差仅0.03秒，与行业顶级闭源模型OmniHuman-1媲美 1 3 5 7。
   • 身份一致性：采用面部专注交叉注意力模块，确保生成视频中角色身份特征稳定，避免传统方法中常见的面部偏移问题。
   • 动作控制：支持22组面部肌肉群独立调节及全身动作幅度控制（如头部转动、肩部摆动），运动强度可量化调整 5 7。
2. 场景适应性
   • 多姿态支持：特写肖像、半身/全身展示、±45°侧脸输出，动态背景适配，解决传统数字人“纸片化”问题。
   • 低成本生成：单张RTX3090显卡可生成1280×720分辨率视频，显存占用16GB，生成时间约3-5分钟 3 5 9。

本地部署与工作流教程

1. 环境配置
   • ComfyUI部署：下载整合包并配置模型路径，实现与WebUI模型共享（需修改extra_model_paths.yaml文件） 11 12。
   • 插件安装：
     • 从GitHub下载WanVideo插件至ComfyUI\custom_nodes。
     • 登录Hugging Face下载fantasytalking_fp16模型（存放至models\diffusion_models）及wav2vec2-base-960h音频模型（存放至models\Transformer） 16。
2. 参数设置与优化
   • 关键节点：在ComfyUI中加载Wan2.1图生视频模型，新增嵌入节点与音频输入节点，设置统一帧率（默认23帧）。
   • 分辨率建议：720P模型生成效果优于480P（后者易出现分块），推荐步数20-25步以平衡质量与效率（20步约170秒，25步约460秒） 16。
   • 语音克隆扩展：支持上传音频或视频提取参考音色，通过文本描述生成定制化语音，增强电商场景的个性化表达 15 16。

实际应用与效果对比

• 电商场景案例：某酒水商家通过24小时无人直播实现订单增长10倍，教培机构克隆名师分身提升转化率50% 18。
• 生成效果对比：参数720P模型480P模型分辨率1280×720854×480显存占用16GB14GB画面问题轻微发灰分块明显推荐场景高清商品展示快速预览

资源获取与进阶优化

• 官方资源：
  • 项目主页：FantasyTalking
  • GitHub仓库：fantasy-talking
  • 优化工作流：RunningHub在线运行（邀请码注册赠1000积分） 10 16。
• 网盘备份：模型整合包下载地址：夸克网盘，含完整依赖项 16。

总结

FantasyTalking以开源形式降低了数字人创作门槛，其高精度口型同步、多维度动作控制及轻量化部署特性，为电商直播、虚拟主播、教育等领域提供了高效解决方案。结合ComfyUI的灵活工作流，用户可快速实现从素材到成片的全流程自动化生成，推动数字人技术从“实验室”走向“生产线”

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课件资料：

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Kijai/WanVideo_comfy：

https://huggingface.co/Kijai/WanVideo_comfy/tree/main

facebook/wav2vec2-base-960h：

https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-base-960h/tree/main

网盘链接：https://pan.quark.cn/s/2a1a32d59671