在數字人（Digital Human）構建中，對口型同步（Lip-Sync）是決定其表達真實感和沉浸感的關鍵因素。沒有自然的唇動，即使語音再清晰、面部再精細，用戶也會瞬間出戲。

本文基于項目 EasyDub，詳解如何集成 Linly-Talker 實現音頻驅動的數字人口型同步動畫，結合 SpringBoot 實現自動化任務隊列管理，支持 2D/3D 模型動畫生成，助力打造高沉浸感的智能虛擬人系統。

什么是 Lip-Sync？為什么它至關重要

Lip-Sync（Lip Synchronization）即“唇形同步”，是指語音播報時，虛擬人物口型與音頻保持同步的過程。

為什么它至關重要：

Linly-Talker 的模型結構與驅動方式

Linly-Talker 是由 Linly 團隊開源的輕量級口型同步方案，具有以下核心特征：

模型結構概覽

• 輸入：音頻 + 文本
• 輸出：逐幀嘴型參數序列（支持 2D/3D 骨骼動畫或 blendshape 動畫）

Linly-Talker ≠ 僅音頻驅動，更強調語音與語義雙重驅動嘴型變化。

驅動方式（兩階段）：

示例輸出格式（JSON）：

[
{"frame":0,"jaw_open":0.3,"mouth_pucker":0.1},
{"frame":1,"jaw_open":0.4,"mouth_pucker":0.05},
  ...
]

該序列可直接驅動 Blender、Unity 或 Three.js 的數字人模型。

如何將音頻 + 文本驅動數字人自動口型同步

音頻預處理（采樣率調整）

ffmpeg -i input.wav -ar16000-ac1 output.wav

Linly-Talker 推薦 16kHz 單通道 WAV 音頻。

文本與音頻輸入驅動同步模型（Python 示例）

from linly_talker import LipSyncGenerator

generator = LipSyncGenerator(model_path="checkpoints/linly_talker.pth")
frames = generator.predict("我們今天一起努力工作吧","output.wav")

輸出 frames 即為每一幀對應嘴型參數。

序列轉動畫（2D/3D）

• 2D 模型：使用 Live2D、Character Animator，根據嘴型參數映射 blendshape；
• 3D 模型：使用 Unity + blendshape、VRM 標準驅動口型動作。

配置 SpringBoot 任務隊列，生成動畫序列幀

為了支撐多用戶并發生成需求，我們在 SpringBoot 中采用 異步任務隊列（ThreadPool + Redis Queue） 管理口型合成流程。

異步任務調度配置（Spring）

spring:
  task:
    execution:
      pool:
        core-size: 8
        max-size: 16
        queue-capacity: 100

口型任務實體定義

@Data
public class LipSyncRequest {
    private String audioUrl;
    private String text;
    private String modelType; // 2D or 3D
}

異步執行任務服務

@Service
public class LipSyncService {


    @Async
    public void generateLipSyncFrames(LipSyncRequest request) {
        String result = pythonApiClient.callLipSync(request.getText(), request.getAudioUrl());


        // 將結果存儲至 Redis 或數據庫
        redisTemplate.opsForValue().set("lip-sync:" + taskId, result);
    }
}

Python 模型服務 FastAPI 示例

@app.post("/api/lipsync")
deflipsync(text:str, audio_url:str):
    download_audio(audio_url)
    frames = generator.predict(text,"input.wav")
return JSONResponse(frames)

數字人模型選擇（2D vs 3D）及未來支持策略

支持策略：

EasyDub 中，我們采用如下分層：

• 中間件層Linly-Talker 提供統一口型數據格式；
• 展示層插件化2D 模型通過 Canvas/Live2D 引擎渲染；3D 模型可切換 Unity WebGL/Three.js 渲染；
• 未來規劃支持動畫視頻自動生成（FFmpeg + 圖片序列）、支持情緒面部表情合成（通過 ExpressionNet、DeepFaceLab）。

總結

本文基于 EasyDub 項目，結合 Linly-Talker 實現了一套音頻+文本驅動數字人唇形動畫的完整鏈路：

• ? 支持音頻與語義雙驅動生成自然嘴型；
• ? 支持 SpringBoot 異步任務隊列生成動畫數據；
• ? 模型支持 2D/3D 渲染適配，滿足多元業務；
• ? 后續可與表情/動作引擎結合，打造全流程數字人表現力。

這一能力將為虛擬主播、數字員工、AIGC 視頻生產等應用場景帶來更真實、更高效的數字人表達方式。