關鍵詞解說

AI 唇形同步：是甚麼、欠甚麼、甚麼更好（2026）

FAMILIAR 研究更新於 全部文章
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摘要

AI 唇形同步把嘴形重新對準新的聲軌。它是影片翻譯最多人搜尋的名稱，卻只是整個問題中最小的一塊：配音要站得住，聲音必須仍然是說話者本人的，整張臉要用新語言演出，場景亦要完整保留。

AI 唇形同步是甚麼

唇形同步AI 唇形同步

唇形同步模型調整嘴形去配合新的音訊；它解決了傳統配音最顯眼的不協調，除此以外甚麼都不處理。要達到發行質素，它今天仍是輔助工具：一隊 VFX 特效師要逐一裁切臉孔、修補遮擋、審閱每個鏡頭，每個項目花上幾個星期。一次過完成的唇形同步工具速度快，但遇上最平常的鏡頭就失準：手擋在臉前、咪高峰、畫面模糊、散景、側面鏡頭、畫面裡有幾個人；沒有空間推理，不理解真實世界。Familiar 是一次過，同時保住質素。

配音的另外三層 · 只做唇形同步的話

聲音
會變成怎樣不屬於唇形同步的工作範圍；大部分配音正是在這裡失去了那個人。
臉孔其餘部分
會變成怎樣仍然在演原來的語言，慢了半拍。
場景
會變成怎樣聲底（音樂、音效、環境聲）和笑聲：原封不動，或者在上游已經受損。

為甚麼只做嘴唇不夠：量度結果

以下所有數字都來自以相同片段進行的配對研究，公開於 /benchmark。

圖 01 · 說話者相似度 · DUBBING V1 研究 · 418 組配對配音 · 11 種語言
Familiar0.461
ElevenLabs0.360
FAMILIAR 的聲音像真人說話者的程度高 27.8% · 11 種語言全部更接近
270%

ElevenLabs 對背景聲音的破壞較多（11.92 vs 3.22 dB）

對比他們最新的 DUBBING V2 (ALPHA) · 111 組配對配音 · 音樂、音效和現場環境聲
54.7%

Familiar 的重要翻譯錯誤較少（29 vs 64）

同一研究 · 3 種語言
100.3%

Familiar 達到資深專業譯者的翻譯質素

法語、中文、印地語、印尼語（資深專業譯者初稿）
ElevenLabsElevenLabsElevenLabsTHEIR DOCS, READ OCTOBER 30, 2026

Editing the translation means their old model.

On ElevenLabs' current Dubbing v2, in alpha, editing the translation and regenerating the audio through the API is for their Enterprise plans only. Their full editor, Dubbing Studio, is "only available via the v1 model" and "in maintenance mode", in their words. Dubbing v1 is the model our 418-pair study measured, and its output is mono.

+27.8%

FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER · ALL 11 LANGUAGES

261%

ELEVENLABS MORE BACKGROUND ERROR · THE MUSIC, THE AMBIENCE

+243.7%

FAMILIAR ON LAUGHTER AND REACTION SHAPE

ELEVENLABS DUBBING V1 · 418 PAIRED OUTPUTS · 11 LANGUAGES · AUGUST 5, 2026Read the study Their docs

唇形同步，以及更進一步的一切

Familiar 的多模態本地化決策模型（MLDM）是首個多模態翻譯基礎模型，屬全新範式，業界首創：它先決定鏡頭上是誰在說話，再處理聲音和臉孔，所以改動不止於嘴唇。

首個多模態翻譯基礎模型

只做唇形同步

  • 嘴唇：重新對準新的音訊。

以 FAMILIAR 完成的完整配音

  • 整張臉：眼睛、眉毛、面頰和頭部都用新語言演出這句對白。
  • 聲音：說話者自己的聲音，換成新的語言。
  • 場景：音樂和笑聲留在原處，混音以真正的 5.1 或立體聲交回。
HeyGenHeyGenElevenLabsElevenLabsHeyGen + ElevenLabsONE-SHOT TOOLS · NO CONTROL

One shot today means giving up the rest.

The one-shot tools today give up the rest: the translation cannot be edited, the music and the room drop out, the voice drifts, and the lips fail on a hand over the face, a microphone, blur, bokeh, a side view or several people in frame. No spatial reasoning, no understanding of the world, no control. ElevenLabs' current Dubbing v2 edits only through an Enterprise API, and its full editor is the older model, in maintenance mode; HeyGen stitches a lip-sync over a dub like that, and the lip-sync breaks on the ordinary shots of any episode. Familiar is one shot and the quality: translation first, reviewed; then the voice, the lips and the scene together, through the hard shots.

54.7%

FEWER TRANSLATION ERRORS · FAMILIAR VS ELEVENLABS DUBBING V2

270%

ELEVENLABS MORE BACKGROUND-SOUND ERROR · THE LAUGHTER, THE MUSIC, THE AMBIENCE

+27.8%

FAMILIAR CLOSER TO THE REAL SPEAKER

FAMILIAR · ONE SHOT AND THE QUALITYFamiliar vs Flawless TrueSync The ElevenLabs study The demos

選擇：每一個決定都會連同該次配音工作一併記錄，並且可以推翻。現時你的審閱人員可以在幾個譯本中選擇；選用另一張臉、決定翻譯畫面中哪些文字，正在開發中。

全包

翻譯、說話者自己的聲音、場景聲音和唇形同步，交付最高 4K，真正的 5.1 或立體聲混音，錄製影片一次渲染完成，以 Studio 合約提供

ELEVENLABS 結帳頁報價 $3，只有音訊 · 2026 年 8 月 5 日

製作公司怎樣應用：配音在海外為何不對勁？製作公司如何解決。

參考資料

  1. [1]Familiar vs ElevenLabs 基準測試：完整結果、置信區間與試聽範例
  2. [2]AI 翻譯 vs 人工翻譯：與專業譯者對比測試（2026）
  3. [3]AI 影片配音詳解（2026）

多模態翻譯

Familiar Labs 以多模態本地化決策模型（MLDM），打造高出一個世代的配音。這是首個多模態翻譯基礎模型：一個模型橫跨文字、聲音和畫面，決定本地化甚麼，並把選擇交給你過目。你的聲音和唇形，帶進新的語言。團隊 8 人，當中有博士，獲 Samsung、RedBird、Gold House 支持。 我們的使命

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