AI 口型同步

AI 口型同步工具将视频中人物的嘴唇动作替换为与新音频内容一致的口型，常用于视频配音、多语言本地化和短视频创作。上传包含人脸的视频和目标语音音频，AI 逐帧分析音频音素并映射到对应口型，生成结果视频，保留原视频的面部表情、头部动作和背景场景。

视频和音频时长不一致时怎么处理

源视频时长与目标音频时长不一致时，需要通过"同步策略"指定处理方式：

• 截断：以较短的那个时长为准，多余部分直接丢弃
• 循环播放：视频时长不足时，循环重播源视频以覆盖完整音频
• 往返循环：视频先正向播放再倒放，适合无明显首尾的循环素材
• 静音填充：音频结束后视频继续播放，多余部分静音
• 时间重映射：拉伸或压缩视频帧率以匹配音频时长，适合时长差距不大的情况

时长差距超过 2 倍时，循环类策略的结果会有明显重复感，建议优先裁剪素材到接近的时长后再处理。

源视频对口型同步效果的影响

人脸在画面中占比越大、越正面、越清晰，口型映射越自然。以下情况效果会明显下降：

• 严重侧脸（超过 45°）：嘴唇轮廓和深度估算不准确
• 遮挡嘴部：手、麦克风、口罩——如果你使用 Sync 模型，可以开启"遮挡检测"让遮挡物体自然保留
• 运动模糊或低帧率：逐帧口型映射失去参考点
• 多人画面：开启"主动说话者检测"后，模型会尝试锁定正在说话的那个人

单人、正面、光线充足的视频通常最稳定，多人对话场景建议先裁剪出目标人物的单人片段再处理。

不同模型适合什么场景

音频质量如何影响结果

口型是按音频的音素序列驱动的，背景音乐和环境噪声会干扰音素识别，导致口型与语音内容不匹配。纯人声、较少混响、单人讲话的音频效果最稳定；混有背景音乐的音频建议先做人声分离处理再上传。