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リップシンク・デジタルヒューマン（MuseTalk / LatentSync / AIアバター）の実装ガイド
リップシンクは『1本の動画や1枚の写真に、別の音声を喋らせる』技術で、その先にあるのが対話するデジタルヒューマン（AIアバター）です。受付・接客・吹替・配信・教育——応用は広い一方、商用ライセンス・リアルタイム遅延・256×256の解像度・本番運用の作り込みでつまずきやすい。本クラスタは、リアルタイム志向のMuseTalk（潜在インペインティング）と高品質のLatentSync（潜在拡散）を軸に、商用安全なモデル選定、ASR→LLM→TTS→リップシンクのストリーミング対話設計、Docker/GPUサービング/オートスケールの本番デプロイ、mmcv/mmdet/mmpose依存地獄の解決まで——型安全・冪等性・回復性・可観測性・コスト・同意管理を軸に、デジタルヒューマンを本番で稼がせる設計を扱います。
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基礎ガイド
基礎ガイド（まずはここから）
AIリップシンク・トーキングヘッド モデル選定ガイド2026 — MuseTalk・LatentSync・Wav2Lip・SadTalkerを商用ライセンス・品質・速度・本番運用で選ぶ
AIリップシンク/トーキングヘッドの主要モデル（MuseTalk・LatentSync・Wav2Lip・SadTalker）を、商用ライセンス・生成方式・品質/速度・本番運用の4軸で選ぶ決定版。Wav2Lipの商用NG問題、MuseTalk(MIT)とLatentSync(Apache-2.0)の使い分け、API vsセルフホストのTCO、同意・肖像権の実務まで、案件で失敗しない選定を実コード付きで解説します。
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