数字人技术近年来在多个领域得到广泛应用，从虚拟主播到电影特效，都需要精确的音视频同步技术来实现逼真的效果。传统的嘴型同步技术往往面临着准确性不高、处理速度慢等问题。为了解决这些问题，原有的Wav2Lip项目应运而生。Wav2Lip通过人工智能技术，实现了音频和视频的高精度同步，极大地提升了数字人技术的实用性。

本项目在Wav2Lip的基础上进行了全面优化。它不仅继承了Wav2Lip精准的音视频同步能力，还针对实际使用过程中遇到的缓存管理、用户界面和执行效率等问题进行了深入改进。

新的优化版本通过提升性能和用户体验，为数字人技术的应用提供了更加高效和可靠的解决方案。并且集成在了我的AI工具箱中实现一键启动开箱即用。

项目优化

基于原作者的项目 Easy-Wav2Lip GitHub 进行了如下的优化：

• 项目整合：解决了新手不会配置环境导致项目无法启动的问题。
• 缓存优化：解决了原项目中缓存不合理的问题，提升了处理速度和稳定性。