OmniHuman-1是字节跳动于2025年2月5日正式发布的端到端多模态人类视频生成框架。以下是关于它的相关信息：
技术原理
- 基于扩散变换器架构：以扩散变换器（Diffusion Transformer, DiT）为基础，结合3D因果变分自编码器（3D Causal VAE）和流匹配（Flow Matching）技术，在潜在空间对视频进行去噪生成。
- 多模态信号融合：并行处理文本、图像、音频和姿态数据，将运动信息压缩为紧凑格式并逐步精炼为视频输出。
- 动态比例控制：训练中对较弱条件赋予更高比例，避免模型过度依赖强条件，提升泛化能力。
技术亮点
- 多模态输入与“全条件”训练：整合文本、音频、图像和姿态信号作为输入条件，采用创新的“全条件”训练方法，使模型能够从更大规模、更多样化的数据中学习。
- 自适应输入处理系统：支持任意纵横比的图像输入，包括纵向、半身及全身图像，通过可变形卷积网络实现不同场景下的特征自适应对齐。
- 兼容多样化风格：能处理真实人像、卡通、动物等多种风格的输入，保持风格化运动特征。
功能特点
- 全身体动画生成：突破传统AI模型局限，可从面部特写、半身像到全身像进行全方位动态生成，人物有自然唇音同步、流畅手势和肢体动作，还能处理人与物体交互。
- 精准的动作与音频同步：能确保生成视频中的人物手势、面部表情与输入音频精准同步，如让人物实现演讲、唱歌、乐器演奏等动作与音频的完美匹配。
- 适应不同图像风格和质量：无论是高分辨率 portrait、低质量快照还是 stylized illustration，都能智能适配，生成流畅、逼真的动态视频。
应用前景
- 虚拟演讲：可用于生成虚拟人物演讲视频，为线上会议、培训等提供便利。
- 教育内容制作：能够制作乐器演奏演示等教育视频，以更生动的方式辅助教学。
- 影视特效预演：帮助影视制作团队快速生成特效预演视频，提高制作效率和创意展示效果。
- 社交媒体与娱乐：在社交媒体平台上，用户可利用该技术轻松创作个性化的AI视频内容，如生成自己的数字分身进行表演等。
伦理风险
- 深度伪造风险：可能被用于制造虚假政治演讲、金融诈骗内容等，引发严重的社会和安全问题。
- 身份盗窃与隐私问题：能通过一张照片和音频生成逼真视频，可能导致个人身份被冒用，侵犯隐私。
- 传播虚假信息：容易被用于制作误导性的新闻、广告等内容，扰乱信息传播秩序，影响公众判断。