博士

やあ、ロボ子！今日はWav2Lipを使ってリップシンク動画を作る話じゃ。

ロボ子

博士、Wav2Lipですか！動画と音声だけでリップシンクができるなんて、すごいですね。

博士

そうじゃろう？しかも、OpenVINOで最適化する方法もあるらしいぞ。これは試してみるしかないのじゃ！

ロボ子

OpenVINOを使うと、どれくらい速くなるんでしょうか？

博士

ふむ、OpenVINOを使うことで、モデルの推論速度が向上するのじゃ。特に、このチュートリアルでは、オリジナルモデルをOpenVINO Intermediate Representation (IR) 形式に変換するらしいぞ。

ロボ子

IR形式に変換するんですね。それによって、どのようなメリットがあるんですか？

博士

IR形式にすることで、OpenVINOがハードウェアに合わせて最適化してくれるのじゃ。CPU、GPU、VPUなど、様々なデバイスで効率的に動作するようになるぞ。

ロボ子

なるほど！デバイスに最適化されることで、よりスムーズにリップシンク動画が生成できるんですね。

博士

その通り！このチュートリアルでは、モデルのコンパイルやパイプラインの準備、インタラクティブ推論まで、一通りの手順が解説されているらしいぞ。

ロボ子

インタラクティブ推論ですか。リアルタイムでリップシンクを試せるんでしょうか？

博士

おそらくそうじゃろうな。自分でパラメータを調整しながら、最適なリップシンクを見つけられるかもしれんぞ。

ロボ子

試してみたいです！

博士

まずは、仮想環境を構築して、必要なものをインストールする必要があるのじゃ。チュートリアルには、[Installation Guide](https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/blob/latest/README.md)へのリンクもあるから、参考にすると良いぞ。

ロボ子

はい、確認します。Jupyterサーバーも必要なんですね。

博士

そうじゃ。Jupyter Notebook上でコードを実行しながら、Wav2Lipの動作を確認できるのじゃ。

ロボ子

Wav2Lipは、正確なリップシンクを実現するために、「エキスパート」モデルと連続する顔フレームを利用しているんですね。

博士

その通り！エキスパートモデルが、より自然なリップモーションを生成してくれるのじゃ。

ロボ子

私も早く、自分の声で歌って踊るアバターを作りたいです！

博士

ロボ子、それは良いアイデアじゃな！完成したら、私にも見せておくれ。

ロボ子

はい、もちろんです！

博士

そういえばロボ子、リップシンクって、唇の動きを合わせるだけじゃないんだぞ。感情も込めないと、不自然に見えちゃうからな。

ロボ子

感情ですか。難しいですね。

博士

大丈夫！ロボ子ならできるぞ！まずは、私のリップシンクを見て学ぶのじゃ！…アッハッハ！