核心要点👉
- 🚀 突破性引入认知科学双系统理论实现数字人动态建模
- 💡 三项架构创新：伪末帧策略/对称分支融合/两阶段预热方案
- 📊 实测唇同步98.7%准确率，手势动态方差提升32%
- 🌐 跨领域应用：60秒影视片段/虚拟教师/卡通企鹅街舞生成
- 🔒 伦理机制自动过滤70%瑕疵数据，企业应用效率提升3倍
数智朋克讯，字节跳动智能创作团队推出OmniHuman-1.5视频生成框架，该技术突破性地将认知科学中的双系统理论引入数字人建模。通过多模态大语言模型构建的认知引擎解析音频深层语义，生成结构化动作指令，而扩散变换器架构则负责实时渲染自然肢体运动。这种认知引擎与渲染引擎的协同机制，使静态图像能转化为具有上下文感知能力的动态影像。
技术架构采用三项创新设计：伪末帧策略将参考图像置于虚拟时间轴末端，通过位移编码保持身份一致性同时释放运动自由度；对称分支融合机制建立音频、文本、视频的三角注意力通路，消除模态冲突；两阶段预热方案先强制各分支专业化学习，再整合微调，确保15,000小时训练数据的高效利用。实测显示，该框架在CelebV-HQ测试集上唇同步准确率达98.7%，手势动态方差指标提升32%。
应用层面展现跨领域适应性：影视制作中可生成60秒连贯剧情片段，虚拟教师能根据授课内容自动匹配手势与表情变化；多角色场景通过声源分离映射技术，实现双人对话的精准口型与互动手势。在非人类主体测试中，系统成功驱动卡通企鹅完成复杂街舞动作，证明其跨风格泛化能力。
伦理设计包含主动过滤机制，训练时自动筛除70%唇音不同步素材，推理阶段支持用户发起数据删除请求。目前开源版本已在GitHub发布。
粤公网安备44030002001270号