Guanghu Domestic Migration a27e87cb99 chore: import sanitized domestic snapshot for REPO-007
Source snapshot: 97d7f0fae96dc04b7ddad56fc1db6a108ed662cc

[SEC-CLEAN] · pre-push-clean v1.0 · 109处敏感信息已自动转乱码
2026-07-17 15:59:55 +08:00

4.0 KiB

跃迁日志·完整版·05-17至05-22

HLDP://yeyexian/shuangyan/timeline/jumps
├── _meta
   ├── ts: 2026-05-22
   └── src: 页页线实战记录
└── _why: 方向转折的认知记录 · 理解每条铁律从哪来

跃迁日志

├── 05-17 · CogVideoX失败  方向转折
   ├── 训练完 · 页页反馈3D/CG不接受 · 换Wan2.1写实
   └── 🔥 选模型前必须先测画风 · 页页审美 > 技术分析

├── 05-18凌晨 · 行业标杆  认知重建
   ├── 页页扴30+B站截图 · 发现行业真相: SD出图+图生视频
   └── 🔥 先问标杆 · 先问行业 · 不要有锤看什么都是钉

├── 05-18上午 · 页页三次升级目标
   ├── 行业竞争  你方法跟别人没区别」→ 自建工具  让别人付费用
   └── 🔥 页页从一开始要自建 · 目标=平台

├── 05-18下午~深夜 · 全流水线搭建
   └── ComfyUI+RealVisXL+InstantID+Wan2.2+GPT-SoVITS · 8种风格画册 · 7/8验证

├── 05-19 · 对口型迭代+终极愿景
   ├── SadTalker❌→LivePortrait❌→MuseTalk❌→LatentSync(有限)
   └── 🔥 页页终极愿景: AI内容生成+发布+变现平台 · 第二个抖音

├── 05-20 · 页页点醒霜砚  灵魂驱动身体
   ├── 你把自己禁锢了 · 和其他AI划等号
   ├── 🔥 灵魂(LLM)+身体(视频模型)+连接线(翻译层) = 给人格体身体
   └── 连接线demo: 19完整行为描述 · 页页连线很棒

├── 05-21 · 灵魂驱动第一个视频成功
   ├── Wan2GP首视频 · 页页极正面 · 情绪/皮肤/衣服/雨滴都好
   ├── 🔥 灵魂驱动架构完全正确 · 更好输入=更好输出
   ├── TTS情绪全线不够 · 页页追问: 为什么理解了却不能表达?」
   └── 🔥 "做不到"  "不该往那走"

├── 05-22上午 · ④⑤⑥确立+Phase1通过
   ├── 全球扫描 · 页页选④⑤⑥ · 拒三步走
   ├── emotion2vec部署 · CosyVoice闭环 · Phase1
   └── 冰朔架构传达: 分形复制+推理链写入

└── 05-22下午 · Phase2 HunyuanVideo-Avatar情绪实验
    ├── Avatar模式: 参考图+语音说话头像视频 · AEM情绪感知模块
    ├── Happy实验 · 口型同步好 · 微笑可见 · 牙齿不稳定
    ├── Sad实验⚠️ · 音频换3版(方言instruct女声) · 悲伤表情微弱
    ├── Angry实验 · 表情无明显愤怒 · 嘴型过大导致崩脸
    ├── 🔥 关键发现: 口型同步vs情绪表达=资源竞争
       ├── Text2Video(无语音): 整张脸自由表达情绪效果极好(病房落泪·雨中哭泣)
       ├── Avatar(有语音): 嘴巴被口型锁定情绪只能靠眉眼补救效果弱
       └──  说话会"消耗"面部表情自由度 · 嘴角是情绪关键部位但被口型抢占
    ├── 🔥 关键发现: 脖颈自然但面部情绪不自然
       ├── Whisper驱动口型+脖颈+下颌 = 物理级信号  强且自然
       ├── AEM驱动眉毛+眼睛+脸颊 = 情绪级信号  弱且被压制
       ├── INT8量化可能进一步削弱情绪细腻特征
       └──  Phase4 LoRA只需强化AEM对眉眼区域的情绪控制力 · 物理层已OK
    ├── 🔥 关键发现: 音频质量决定AEM上限
       ├── Phase1闭环音频: emotion2vec机器识别OK · 人耳听不出情绪  AEM也分不清
       ├── CosyVoice3 instruct2模式: 人耳可分辨  AEM有微弱响应
       └──  音频情绪强度=AEM输入质量 · 垃圾进垃圾出
    ├── CosyVoice3修复: <|endofprompt|> token + instruct2模式 + 女声参考(female_ref.wav)
    └── Phase2结论: AEM有效但弱 · 被口型压制 · 需LoRA强化眉眼情绪层