OmniHuman是由字节跳动推出的一款端到端的多模态数字人视频生成框架，能够基于单张人物图像和运动信号（如音频、视频或两者的结合）生成逼真的人像视频。该技术的核心在于其创新的多模态运动条件混合训练策略，使得模型能够从大规模、多样化的数据中学习，克服了以往方法因高质量数据稀缺而表现不佳的问题。
OmniHuman功能特点：
1、多模态输入支持：
- 支持多种输入信号，包括文本、图像、音频和姿态。
- 可以处理单一图像与音频、视频或音频与视频结合的输入。
2、逼真的视频生成：
- 生成的视频具有高度逼真的动作、光照和纹理细节。
- 支持各种比例和身形的人像视频（如头像、半身像、全身像），不受画面尺寸限制。
3、强大的适应性：
- 支持多种场景，包括讲解、手势、唱歌等。
- 能够处理复杂的肢体动作和人与物体的互动。
4、多样化的风格支持：
- 不仅支持逼真的输出，还支持卡通、风格化和拟人化的角色动画。
- 适配卡通、人工物体及动物等多样化输入。
5、灵活的驱动方式：
- 支持音频驱动、视频驱动以及两者的结合。
- 可以模仿特定视频中的动作，并精确控制不同的身体部位。
6、高效的数据利用：
- 采用渐进式、多阶段训练方法，根据不同条件对运动的影响程度进行分阶段训练。
- 通过混合条件训练，充分利用大规模、多样化数据，提升生成效果。
OmniHuman应用场景：
1、演讲和讲解：生成基于 TED 演讲的音频驱动讲解视频。
2、广告和短视频制作：生成不同体态的肖像和全身人类视频。
3、音乐和唱歌视频：生成多种音乐风格的唱歌视频，包括高音和各种姿势变化。
4、虚拟化身和数字故事：生成自然的头部运动和细致的手部互动，特别适合虚拟化身和数字故事。
PhotoDoodle：AI图像编辑新突破，一键将照片转化为艺术作品
Doubao-1.5-pro：一款由豆包团队开发的高性能稀疏 MoE大语言模型
AnyCharV ：一款由香港大学联合清华大学等机构推出的角色可控视频生成框架
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