Wav2Lip ne marche pas : quoi vérifier en premier ?

Un échec Wav2Lip peut venir de la source vidéo, de l'audio, du timing ou du setup technique. Avant de tout refaire, regardez ce qui ne va pas vraiment : bouche floue, décalage, visage non détecté, erreur de fichier ou génération bloquée.

Ensuite, changez un seul élément à la fois. Sinon, vous ne saurez pas quelle correction a aidé.

Regardez d'abord la vidéo source. Un visage trop petit, sombre, masqué, de profil ou trop compressé donne moins d'informations au modèle.

Choisissez un plan plus frontal, plus net et plus stable. Si le visage sort du cadre ou change trop vite d'angle, le rendu aura du mal à rester propre.

Le problème vient souvent du début de l'audio ou du rythme de la phrase. Recalez la voix, supprimez les silences inutiles au début et évitez une phrase beaucoup plus rapide que la vidéo originale.

Un bon lip-sync dépend autant du timing que du modèle. Même avec un bon visage, un audio mal placé donnera une impression artificielle.

Pour GitHub, Colab ou local, vérifiez les dépendances, ffmpeg, le modèle .pth, les chemins de fichiers et la commande inference.py. Une erreur peut venir d'un dossier mal écrit, d'un checkpoint absent ou d'une version incompatible.

Si vous voulez seulement produire une vidéo, testez le même couple vidéo + audio en ligne. Cela permet de savoir si le problème vient des fichiers ou du setup local.

Pourquoi Wav2Lip ne détecte pas le visage ? Le visage peut être trop petit, caché, sombre ou de profil.

Pourquoi les lèvres sont en retard ? L'audio peut commencer trop tard ou suivre un rythme trop différent.

Pourquoi Colab échoue ? Runtime, dépendances, checkpoint ou chemins de fichiers peuvent être en cause.

Dois-je tout refaire ? Non. Isolez d'abord vidéo, audio, timing ou setup.