Bert-VITS2-ext

让TTS角色开口说话时,表情和动作同步动起来

Bert-VITS2-ext 是一个基于 Bert-VITS2 的扩展项目,专注于为语音合成(TTS)添加表情和动画生成能力。它解决的是传统 TTS 仅输出音频、缺乏视觉表现力的问题,通过将语音与面部表情、身体动作同步,使虚拟角色或数字人能够更自然地说话。项目核心能力包括:利用 Bert-VITS2 进行高质量语音合成,结合 ARKit 和 audio2photoreal 等技术驱动面部表情,并支持 text-to-motion 生成肢体动作,从而输出完整的音视频内容。它集成了 GPT-SoVITS 和 MetaHuman 等工具链,为开发者提供了一套从文本到语音、表情、动作的完整测试框架,适合用于虚拟主播、游戏 NPC 或交互式数字人的原型验证。

开源 free 音频音乐
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GitHub 星标 ★ 539
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类音频音乐
开发团队see2023
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,基于Bert-VITS2的测试工具,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型arkit,audio2photoreal,bert-vits2,gpt-sovits,metahuman,motiongpt,text-to-motion,tts
GitHub 星标★ 539
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-12-27 00:00:00
最近更新2026-09-16 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数6

使用教程

核心亮点

  • 整合了表情与动作生成,使TTS输出不再局限于音频,直接产出可视化内容
  • 基于成熟的Bert-VITS2和GPT-SoVITS,语音合成质量有保障
  • 支持ARKit和text-to-motion,技术栈前沿,易于扩展真实感数字人

不足之处

  • 项目处于早期,文档和示例可能不够完善
  • 依赖多种重型框架(如MetaHuman),部署和运行门槛较高

适用场景

  • 虚拟主播或数字人直播时的实时表情与口型同步
  • 游戏NPC对话时的动态表情和肢体动作生成
  • 快速原型验证TTS与动画结合的效果

替代项目

SadTalker、Wav2Lip、GeneFace

项目介绍

Bert-VITS2-ext 是数字人3D领域的开源项目,由 see2023 开发,2023 年首次发布。

它收录于数字人3D分类,该分类目前共有 272 个项目,GitHub 星标数为 539。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-16。基于Bert-VITS2的测试工具,无在线服务,需自行部署,完全免费。

它主要面向的使用场景是:虚拟主播或数字人直播时的实时表情与口型同步。同类可对比的替代方案包括 SadTalker、Wav2Lip、GeneFace。

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