"每天刷视频,看到虚拟人张嘴唱歌、跳舞讲段子,我只想问一句:这也能是AI做的?!
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"每天刷视频,看到虚拟人张嘴唱歌、跳舞讲段子,我只想问一句:这也能是AI做的?!"
作为一个AI狂热爱好者+工具控,我的日常就是搜罗各种新奇好用的AIGC神器。
就在我以为"AI虚拟人"也不过如此的时候——OmniAvatar 登场,直接把我拉进了"AI版西部世界"。
什么概念?一张图 + 一段音频 + 一点文字提示 = 一个动口又动手,还能跳舞的虚拟人视频。更离谱的是,这货开源了,还能跑长视频!
今天就来给大家掰开揉碎,讲讲这个由浙江大学 & 阿里巴巴联合出品的硬核项目到底牛在哪。
一、OmniAvatar 是什么?一句话总结:
OmniAvatar 是一个音频驱动的全身虚拟人视频生成模型,通过一张参考图 + 一段音频 + 可选文本提示,就能生成一个唇形精准同步、身体动作自然流畅的虚拟人视频。比起传统只能动嘴巴的"剪刀嘴AI",这简直是飞跃。
二、三大核心技术,让它不止"会动"
1. 音频像素级嵌入,嘴型同步到变态精度
OmniAvatar 用的是Wav2Vec2 提取音频特征,然后通过名为 Audio Pack 的模块,把这些声纹特征"逐像素"嵌进视频潜在空间里。
听起来很玄乎?简单说,这招的好处是:
说"哈""呃"这种气音词时,嘴型都能细腻还原
音频的语速、情绪能精准反馈到身体动作,比如讲话时肩膀、手势会自然配合
同步精准度甚至超过了主流的脸部驱动模型,堪称"嘴型对嘴型最强王者"
2. LoRA 微调,精准又轻量
大家都知道大模型动辄几十亿参数,一不小心就过拟合了。OmniAvatar采用 LoRA 微调策略,在 Transformer 的注意力层和前馈网络层插入小巧的低秩矩阵,仅微调这些新增参数。
这意味着:
模型不会"被你调废"
能有效实现文本提示控制,比如"手势大点""表情夸张点"等等
还能保留原始大模型的泛化能力
一句话:节省训练资源的同时,还能实现定制化控制。
3. 长视频不卡顿,角色不换脸
如果你之前玩过AI虚拟人,肯定踩过"越拍越糊""越说越不像"的坑。OmniAvatar 通过引入参考图像编码作为身份锚点,再结合帧重叠策略和递进生成算法,解决了这一老大难问题。
用白话说,就是:
视频再长,人物也不会"越说越不像自己"
不会出现"皮肤色变了""背景糊了"的尴尬事
10秒以上的连贯视频稳得一批(当然你得有高显卡显存支撑,24G起步)
三、功能体验:从"只会说话"到"能跳能演还能带货"
这部分,我只能说一句:OmniAvatar 不只是让虚拟人开口说话,它是让虚拟人"活过来"了。
✅ 全身动作生成
最直观的震撼点:不再是"头动如摇杆、身体像石膏像",OmniAvatar 能生成真实自然的肢体动作,比如挥手、走动、跳舞,连手指的小动作都能看到。
✅ 多模态精准控制
文本提示:可以加一句话"她在星空背景下举杯庆祝",模型就真的生成了一个在星空直播间举杯微笑的人物。
情绪表达:说"开心",她就笑,说"愤怒",眉头紧皱嘴角上扬。
物体交互:支持手持商品介绍,真正实现"AI数字主播带货"场景,甚至支持"动作与商品逻辑匹配"。
✅ 多语言唇型同步
支持中英日等 31种语言的唇型适配,原声就能直接做,精准度还相当高。
四、使用场景:一图胜万语,AI短视频玩家别错过
OmniAvatar 不是PPT里的空话,它的真实演示视频已经让圈内一票人惊掉下巴。以下是一些典型应用场景:
五、开源可商用,还不快薅!
最良心的一点:OmniAvatar 不仅开源,还是以学术标准严格训练的项目,训练数据全部合法合规。也就是说,它在商业项目中应用的风险极低,你只需要准备好一张高显存显卡(24G以上更稳),就能跑起来自定义生成。
📍 GitHub 源码地址:OmniAvatar
📍 模型下载:HuggingFace - OmniAvatar-14B
📍 官方论文:arXiv:2506.18866
六、我对 OmniAvatar 的评价:它不火,天理难容
相比国外动辄年费几千美金的数字人SaaS,OmniAvatar 真的是"只恨相见太晚"的国产之光:
📦 免费开源,直接能上手
🎬 生成效果丝滑自然,具备商用潜力
⚙️ 功能全、门槛低,还支持自定义训练
我已经把它列入AI视频必备三件套之一,接下来的项目视频口播、角色扮演、AI主播我都准备用它搞定。
如果你也是AIGC视频创作者、短视频博主、AI主播创业者,不试试OmniAvatar,你真的落后了。
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