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简介

OmniTalker 是一个由 阿里巴巴集团 Tongyi Lab（通义实验室） 开发的研究项目，专注于实时文本驱动的说话头像生成技术。该项目旨在通过文本输入生成同步的语音和视频内容，同时保留参考视频中的音视频风格。以下是关于 OmniTalker 项目背景的详细介绍，基于公开信息和其学术研究导向：

发起背景

• 时间：OmniTalker 的研究成果于 2025 年 4 月在 arXiv 上发布（论文编号 arXiv:2504.02433），由 Zhongjian Wang（王中建）、Peng Zhang（张鹏）、Jinwei Qi（齐金伟）等人共同撰写。

• 团队：项目由阿里巴巴集团的通义实验室主导，这是一个专注于 AI 技术创新的内部研究部门，涉及多模态生成、语音合成和视觉计算等领域。

• 动机：随着大语言模型（LLM）和生成式 AI 的发展，人机交互从纯文本向多模态（语音+视频）演进的需求日益增加。传统的文本驱动说话头像生成依赖级联管道（TTS + 音频驱动视频），存在延迟高、音视频不同步、风格不一致等问题。OmniTalker 旨在解决这些痛点，推动更自然、实时的交互体验。

技术背景

• 研究现状：在 OmniTalker 之前，说话头像生成（Talking Head Generation, THG）主要依赖音频驱动方法（如 SadTalker、Wav2Lip），从文本到视频的端到端生成研究较少。现有方法通常将文本转语音（TTS）和音频驱动视频生成分开，导致系统复杂性和风格失配。

• 创新驱动：OmniTalker 提出了一个统一的端到端框架，利用多模态扩散变换器（Diffusion Transformer）同时生成语音（mel-spectrograms）和视频（头部姿态和面部动态），并通过音视频融合模块实现同步性和风格一致性。这种方法在业界尚属首创，尤其是在零样本（zero-shot）场景下。

• 应用潜力：项目强调其实时性（25 FPS）和风格保留能力，适用于虚拟助手、视频聊天、数字人生成等场景，与阿里巴巴的 AI 生态（如通义千问）有潜在协同效应。

项目目标

• 核心愿景：将文本驱动的交互升级为多模态体验，解决传统方法的冗余计算、错误累积和风格不匹配问题。

技术突破：

• 统一建模：将语音和视频生成整合到一个模型中，避免级联管道的复杂性。

• 零样本学习：通过单一参考视频捕获语音和面部风格，无需额外训练或风格提取模块。

• 实时性：模型参数量仅 0.8B（8 亿），推理速度达 25 帧/秒，适合实时应用。

• 学术贡献：论文展示了 OmniTalker 在生成质量、风格保留和音视频同步性上的优越性，超越了现有方法。

数据与训练

数据集：OmniTalker 使用大规模多模态数据集（视频、音频、文本）从头训练，具体数据来源未公开，但论文提到自动化预处理系统支持数据扩展。

训练方法：采用多阶段训练策略，结合随机序列掩码技术，增强模型的上下文预测能力。

性能对比

TTS对比

驱动模型之间的对比

详细对比信息可见技术报告

看看效果

相关文献

github:https://github.com/HumanAIGC/omnitalker
官方地址：https://humanaigc.github.io/omnitalker/
技术报告：https://arxiv.org/pdf/2504.02433v1