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AppAttentionéditeur officiel

MuseTalk

App : Un produit que vous utilisez directement

Lip-sync temps réel en local.

Le plus léger pour du lip-sync en direct.

Score global
6.0 /10
Sécu : une réserve, lire la fiche
Utilité
8.0
Fiabilité
2.0
Sécurité
Une réserve
Facilité
Technique · Technique

La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.

Ce que ça fait, concrètement

Synchroniser les lèvres d'une vidéo avec une piste audio différente demande habituellement des outils lourds, souvent en ligne, qui envoient vos données sur des serveurs tiers. MuseTalk résout ce problème en proposant un modèle de lip-sync audio-guidé qui fonctionne entièrement en local, sans connexion requise après l'installation.

Concrètement, MuseTalk analyse l'audio d'entrée via un modèle Whisper, encode les images via un VAE, puis génère le mouvement des lèvres en une seule passe grâce à une architecture UNet modifiée avec attention croisée. Le résultat est une vidéo où la région du visage (256x256 pixels) est retravaillée pour correspondre à l'audio, à plus de 30 images par seconde sur un GPU NVIDIA Tesla V100. La version 1.5, publiée en mars 2025, améliore la netteté, la cohérence d'identité et la précision de synchronisation grâce à des fonctions de perte perceptuelle, GAN et sync.

MuseTalk s'adresse aux développeurs, chercheurs et créateurs techniques capables d'installer un environnement Python avec CUDA. Il prend en charge plusieurs langues (chinois, anglais, japonais) et peut s'intégrer dans des pipelines de personnages virtuels, notamment avec MuseV. Une interface Gradio est disponible pour faciliter les tests sans écrire de code.

En revanche, MuseTalk n'est pas adapté aux utilisateurs sans expérience en ligne de commande ni aux machines sans GPU dédié : sur un GPU de 4 Go de VRAM (RTX 3050 Ti), générer 8 secondes de vidéo prend environ 5 minutes en mode fp16.

Ce que ça propose

  • ·Lip-sync audio-guidé en temps réel à plus de 30 images par seconde sur GPU NVIDIA Tesla V100.
  • ·Version 1.5 avec amélioration de la netteté, de la cohérence d'identité et de la précision de synchronisation labiale.
  • ·Prise en charge de plusieurs langues : chinois, anglais et japonais.
  • ·Interface Gradio intégrée pour tester les paramètres sans écrire de code.
  • ·Inférence normale et inférence temps réel disponibles, toutes deux sur Linux et Windows.
  • ·Code d'entraînement open source depuis avril 2025, permettant d'entraîner son propre modèle.
  • ·Intégration tierce disponible via ComfyUI.

En pratique

Prix
GratuitGratuit.
Usage commercial
Usage commercial : oui
Disponible sur
linux, windows
Licence
MIT
En local
Oui, 8 Go de VRAM conseillés
Interface FR
Non

Sécurité et données

Pastille
Sécu : une réserve, lire la fiche
Vos données
Données en local
Permissions
Local.
Maintenance
Inactive depuis plus de six mois

Liens et dépôt vérifiés le 25 octobre 2026 · ajoutée le 1 avril 2024

Comment installer MuseTalk

1. Créez un environnement conda avec Python 3.10 : conda create -n MuseTalk python==3.10, puis activez-le. 2. Installez PyTorch 2.0.1 avec support CUDA 11.8 via pip ou conda. 3. Installez les dépendances Python : pip install -r requirements.txt. 4. Installez les paquets MMLab (mmengine, mmcv 2.0.1, mmdet 3.1.0, mmpose 1.1.0) via la commande mim. 5. Installez FFmpeg et configurez son chemin (variable FFMPEG_PATH sous Linux, variable PATH sous Windows). 6. Téléchargez les poids des modèles via le script fourni (download_weights.sh sous Linux ou download_weights.bat sous Windows) et organisez-les dans le dossier models/ ; tous les traitements restent ensuite en local, aucune donnée n'est envoyée à l'extérieur.
conda create -n MuseTalk python==3.10 && conda activate MuseTalk && pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 && pip install -r requirements.txt

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