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简介

ChatAnyone 是一个由 HumanAIGC 团队开发的开源项目，专注于从单张肖像照片和音频生成实时风格化的上半身动画视频。该项目发布于 2025 年，论文《ChatAnyone: Stylized Real-time Portrait Video Generation with Hierarchical Motion Diffusion Model》由 Jinwei Qi 等人在 ArXiv 上发表，进一步阐述了其技术细节。项目背景源于虚拟主播、数字人和实时互动应用的需求增长，技术架构基于分层运动扩散模型，支持高效的实时生成。

项目背景

开发背景与目标

• 行业趋势：近年来，虚拟主播、数字人和在线教育领域的需求快速增长，用户对沉浸式体验的需求日益增加。传统的静态头像或简单语音交互已无法满足需求，实时生成动态、逼真的视频成为行业趋势。

• 技术挑战：ChatAnyone 的目标是解决实时视频生成的技术难题，包括口型同步、表情自然化、风格化输出以及双人互动场景的支持。研究显示，其在 RTX 4090 上实现了 30fps 的生成速度，分辨率最高支持 512×768，满足了实时应用的要求 [Post ID: 0].

• 应用场景：项目支持从单张照片生成上半身动画，适用于虚拟主播直播、播客视频生成、在线教育互动等场景。例如，生成双主持人播客视频，降低内容创作者的制作成本。

团队背景

HumanAIGC 是阿里巴巴集团旗下同易（Tongyi）团队的一部分，专注于以人为中心的生成式 AI 技术开发。该团队在生成式 AI 领域有多项研究成果，包括实时肖像视频生成、虚拟试穿和人物动画等。

尽管 HumanAIGC 被宣传为开源项目，但部分用户对其开源承诺有所质疑。例如，AnimateAnyone 和 Emote Portrait Alive 等相关项目曾被提及为开源，但最终未完全开放源代码，引发了社区讨论 [Web ID: 22]. 这种现象可能反映了大厂在技术创新与商业利益之间的平衡考量。

项目亮点

• 实时生成：在 RTX 4090 上实现 30fps 的生成速度，分辨率最高支持 512×768，适合消费级硬件。

• 风格化支持：支持卡通风格等多种输出风格，增强视频的可定制性。

• 双人互动：支持生成双主持人播客视频，适用于多人协作场景。

• 音频驱动：结合语音特征提取，实现口型同步和表情驱动，增强视频的真实感。

技术架构

ChatAnyone 的技术架构基于 Hierarchical Motion Diffusion Model（分层运动扩散模型），通过分解视频生成过程，实现高效的实时渲染。以下是其技术架构的详细分析：

核心技术：分层运动扩散模型

• 分层设计：将视频生成分解为多个层次，包括整体姿态、面部表情和手势动作。每个层次使用独立的扩散模型进行生成，减少了计算复杂度，同时提升了生成效果的自然度。

• 运动建模：通过分层模型，分别处理不同层次的运动（如头部、手部、身体），确保生成的视频具有流畅的动作和自然的过渡。

• 扩散模型：利用扩散模型（Diffusion Models）的强大生成能力，结合条件控制（如音频输入）实现音频驱动的视频生成。
  

音频处理与驱动

• 语音特征提取：从输入音频中提取语音特征（如梅尔频谱），用于驱动唇部动作和面部表情。

• 口型同步：通过音频特征控制唇部运动，确保生成的视频与音频同步。

• 表情生成：结合音频情感信息，生成自然的表情变化，增强视频的真实感。
  

图像生成与风格化

• 肖像生成：从单张照片生成动态肖像，支持风格化输出（如卡通风格）。

• 分辨率支持：最高支持 512×768 的分辨率，适用于高清视频输出。

实时性能优化

• 硬件加速：项目在 RTX 4090 上实现 30fps 的实时生成，依赖 GPU 加速。

• 模型优化：通过分层设计和高效的扩散模型，减少了计算延迟，支持实时应用。

性能对比

详见技术报告

看看效果

相关文献

官方地址：https://humanaigc.github.io/chat-anyone/
技术报告：https://arxiv.org/pdf/2503.21144