OmniHuman-1.5 ： 字节推出的数字人动画生成模型

AI智库导航-aiguide.cc为您提供最新的AI新闻资讯和最新的AI工具推荐，在这里你可以获得用于营销的AI聊天机器人、AI在商业管理中的应用、用于数据分析的AI工具、机器学习模型、面向企业的AI解决方案、AI在商业客户服务中的应用、AI和自动化工具等。

主要介绍

OmniHuman-1.5是字节跳动推出的新一代数字人动画生成模型，基于双重系统认知理论（模拟人类“系统1直觉反应”与“系统2深思熟虑”），融合多模态大语言模型（MLLM）与扩散变换器（Diffusion Transformer），实现从单张图片和语音轨道生成高动态、情感丰富的数字人动画。该模型突破传统方法“形似”局限，通过语义驱动生成与语音内容、情感高度契合的动画，支持超一分钟视频生成，并具备复杂多角色互动能力。

功能特点

1. 单图+语音生成动画
   • 输入单张图片（肖像/半身/全身）和语音轨道，自动生成与语音节奏、韵律、语义匹配的动画，涵盖演讲、唱歌、乐器演奏等场景。
2. 多角色互动与情感表现
   • 支持多角色动画生成，角色间可进行复杂互动（如对话、合奏）；通过分析音频情感潜台词（如愤怒、喜悦），生成电影级表演，无需文本提示即可展现戏剧张力。
3. 文本细化与动态调整
   • 通过文本提示优化动画细节（如场景风格、动作幅度），实现精准控制；支持动态场景生成，增强动画真实感。
4. 超长视频与连贯性
   • 生成视频时长超一分钟，通过帧间连接策略保持人物身份一致性，适用于影视片段、音乐MV等长内容创作。

优缺点

优点

1. 语义驱动，表现力强：超越传统音频驱动，理解语音深层语义，生成逻辑连贯、情感丰富的动画。
2. 多角色与跨风格支持：支持多人场景生成，且对动漫、3D卡通等非真人图片保持风格一致性。
3. 高效训练与伦理设计：采用伪末帧策略、对称分支融合等创新训练方案，提升数据利用率；内置伦理过滤机制，自动筛除70%瑕疵数据。

缺点

1. 生成质量待提升：在影视级真实度方面仍有优化空间，目前主要用于测试与特定场景应用。
2. 技术安全限制：模型未对外提供下载服务，输出视频标注水印，限制商业滥用风险。

如何使用

1. 输入要求
   • 图片：支持任意尺寸和人物占比（肖像/半身/全身）。
   • 音频：提供语音轨道，模型自动分析节奏、语义和情感。
   • 文本（可选）：通过提示词细化动画细节（如“角色微笑并挥手”）。
2. 操作流程
   • 上传图片和音频至支持平台（如即梦AI内测版）。
   • 输入文本提示（可选），调整动画风格或动作细节。
   • 生成动画并导出视频（含水印）。

框架技术原理

1. 双系统协同架构
   • 系统2（规划）：MLLM分析音频、图像、文本，生成高层次“时间表”（如动作序列、情感变化）。
   • 系统1（渲染）：多模态扩散变换器（MMDiT）融合多模态信号，实时渲染自然肢体运动。
2. 关键技术创新
   • 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：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，提升15,000小时训练数据利用率。

创新点

1. 认知科学理论落地
   • 首次将“系统1+系统2”双系统理论应用于数字人建模，实现逻辑规划与直觉反应的协同。
2. 多模态融合与冲突缓解
   • 提出伪末帧设计、对称分支融合等机制，高效融合图像、语音、文本信号，解决跨模态冲突问题。
3. 情感化与节奏化表演
   • 通过分析音频情感潜台词和音乐节奏，生成自然停顿、节奏断点等细节，支持从抒情演唱到热烈演唱会的多风格表演。

评估标准

1. 唇同步准确率：在CelebV-HQ测试集上达98.7%，显著优于传统方法。
2. 手势动态方差：提升32%，动作多样性更接近真实人类。
3. 语义一致性：通过人工评测检验动画与语音语义、情感的匹配程度。
4. 多角色互动自然度：评估角色间动作、表情的协同性。

应用领域

1. 影视制作：加速角色动画和特效制作，生成与音频同步的虚拟演员视频。
2. 虚拟主播与娱乐：创作者可生成高互动性虚拟形象，提升直播趣味性。
3. 教育与培训：制作含生动肢体语言的教学视频，增强知识吸引力。
4. 广告营销：定制虚拟人物进行品牌宣传，提升转化率。

项目地址

• 项目官网：https://omnihuman-lab.github.io/v1_5/
• 技术论文：arXiv:2508.19209
• 内测平台：即梦AI（需申请内测资格）