LivePortrait 是目前最常被使用的開源人像動畫專案之一——它是一個研究模型，只要一張靜態人像，就能把它「動」起來，將驅動影片中的表情與頭部動作轉移到臉上。如果你常看到別人提到它，想用白話搞懂 LivePortrait 是什麼、怎麼跑、以及它能不能取代託管式的說話虛擬人像工具，這篇指南一次說清楚。原始專案：github.com/KwaiVGI/LivePortrait。
LivePortrait 是什麼？
LivePortrait 是一套高效率的人像動畫框架。給它一張人臉來源圖片，以及一個驅動訊號——通常是一段有人在說話、做動作的短影片——它就會產出一支新影片，讓來源人像同步模仿該動作，包括細微的表情、眼睛與嘴唇動作。相較於更「重」的 diffusion 類方法，它以速度快、可控性高而知名。
你需要先理解一件事：LivePortrait 是給開發者用的工具，不是託管網站。它沒有註冊頁，也沒有瀏覽器 App。你必須用 Python 在本機安裝，並透過命令列或示範介面執行。這讓它更彈性、也能免費跑，但同時也代表你得真的動手設定，並且需要一張夠力的 GPU。
如何執行 LivePortrait
LivePortrait 是在本機跑的，所以在你第一次做動畫之前，需要先準備一些基本條件。
必備條件
- 一台有 NVIDIA GPU 的電腦（也能只用 CPU，但會很慢）。
- Python 與 conda 之類的套件管理工具。
- Git，用來 clone 專案並下載模型權重。
設定步驟
- 從官方 GitHub 專案clone repository，並安裝 Python 相依套件。
- 依照專案 README 的說明下載預訓練權重。
- 使用你的來源人像與驅動影片跑推論產生動畫結果，或啟動內建的 demo 介面。
因為它是研究專案，第一次使用時通常需要閱讀 README 與 issues，並自行管理環境與更新。
LivePortrait vs 託管式說話虛擬人像工具
LivePortrait 和託管式虛擬人像工具解決的是不同問題。
- 適合選 LivePortrait 的情況：你熟悉 Python 與 GPU，希望用研究等級的方式更細緻地控制動畫，而且比起速度更重視「免費、自行部署」的路線。
- 適合選託管式工具的情況：你只想在不用設定的前提下，快速拿到一支完成的說話影片。VisionStory 只要一張照片加上一段腳本，就能在瀏覽器中於幾分鐘內生成對嘴的說話虛擬人像影片——不需要 Python、不需要 GPU、也不必錄驅動影片。
如果你的目標是用一張照片和一段腳本做出會說話的講者，託管式虛擬人像工具通常是更快的選擇。你可以在 AI 影片製作 了解運作方式，或先做個快速的 會說話的照片 來比較。
想不安裝任何東西就做出說話影片？ 免費試用 VisionStory——上傳照片、輸入腳本，幾分鐘內就能拿到可分享的說話虛擬人像影片。
