LongCat-Video-Avatar – 美團開源的數字人視頻生成模型

美團 LongCat 團隊傾力打造的 LongCat-Video-Avatar，是一款革新性的音頻驅動角色動畫模型。它能夠創造出栩栩如生、口型精準同步的超長視頻，同時保持人物身份的恒定與動態的自然流暢。LongCat-Video-Avatar 提供了多種靈活的生成模式，包括從音頻文本直接生成視頻（AT2V）、結合音頻文本與圖像生成視頻（ATI2V），以及強大的視頻續寫功能。

LongCat-Video-Avatar 究竟是什么？

LongCat-Video-Avatar 是美團 LongCat 團隊研發的一項突破性技術，它是一款以音頻為驅動，能夠生成逼真角色動畫的模型。該模型的一大亮點在于其卓越的視頻生成能力，能夠產出超乎想象的逼真效果，并實現精準的口型同步，即使是長視頻也能保持人物身份的一致性，并呈現出極富生命力的自然動態。它集成了多種先進的生成模式，如音頻與文本內容生成視頻（AT2V）、融合音頻、文本及圖像生成視頻（ATI2V），以及能夠無縫銜接的視頻續寫功能。通過一系列精妙的技術手段，例如將音頻信號與動作進行解耦，有效規避了內容重復的問題，并顯著減少了 VAE（Variational Autoencoder）在生成過程中可能出現的錯誤累積，從而實現了高質量、超長時視頻的生成。這使得 LongCat-Video-Avatar 在演員表演、歌手的動態演繹、播客的視覺呈現、銷售演示的生動化，乃至多人互動場景的模擬等方面，都展現出巨大的應用潛力。

LongCat-Video-Avatar 的核心亮點

• 多元化的視頻生成能力：支持音頻文本生成視頻（AT2V）、音頻文本與圖像生成視頻（ATI2V）以及視頻續寫等多種模式，能夠靈活應對不同場景下的多樣化視頻制作需求。
• 卓越的動態表現與身份保持：該模型能夠精準地維持人物身份的連續性，生成逼真自然的表情變化、精確的口型匹配以及流暢的肢體動作。在多人互動場景中，它能確保對話過程的自然與流暢，營造真實的交流氛圍。
• 高品質長視頻生成保障：通過巧妙地將音頻信號與動作信息進行解耦，模型在視頻的靜音片段也能生成自然的肢體活動，避免了因過度依賴音頻而產生的僵硬感。同時，它有效減少了像素退化的問題，確保了長視頻在穩定性和一致性方面的出色表現。
• 廣泛的應用前景：無論是影視行業的演員表演、音樂人的舞臺演繹、播客內容的視覺化、銷售演示的生動化，還是其他各類需要高質量視頻解決方案的領域，LongCat-Video-Avatar 都能提供強有力的支持。

LongCat-Video-Avatar 的技術精髓

• 語音與動作的精妙解耦 (Disentangled Unconditional Guidance)：通過區分語音信號本身和整體的動作表達，模型能夠在沒有語音輸入的片段中依然生成自然的肢體動作，避免了因過度依賴語音信號而導致的靜態表現，實現了更為生動自然的動態效果。
• 參考跳過的注意力機制 (Reference Skip Attention)：此機制能夠有選擇性地引入參考圖像的信息，從而有效地保持人物身份的一致性。它能夠防止因參考圖像信息過度泄露而產生的“復制粘貼”式的效果，在保持視覺逼真度的同時，也兼顧了動作的多樣性。
• 跨塊潛在縫合策略 (Cross-Chunk Latent Stitching)：通過減少自回歸生成過程中冗余的 VAE 解碼-編碼循環，該策略能夠有效緩解像素退化的問題，并避免在長視頻生成過程現誤差的累積，從而確保視頻的連貫性和整體一致性。
• 基于擴散模型的統一架構 (Unified DiT-based Framework)：采用先進的擴散模型（Diffusion Model）作為底層架構，該模型能夠生成極度逼真且時長的長視頻。其統一的框架支持多種生成模式，涵蓋音頻文本到視頻（AT2V）、音頻文本與圖像到視頻（ATI2V）以及視頻續寫。
• 多流音頻輸入支持：模型能夠處理單流或多流音頻輸入。通過引入 L-ROPE（Learnable Relative Positional Encoding）技術，實現了音頻信息與視覺信息的精準綁定，使其能夠更好地適應復雜的多人交互場景。

LongCat-Video-Avatar 的獲取渠道

• 官方項目網站：https://meigen-ai.github.io/LongCat-Video-Avatar/
• GitHub 代碼庫：https://github.com/MeiGen-AI/LongCat-Video-Avatar
• HuggingFace 模型中心：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar

LongCat-Video-Avatar 的廣闊應用前景

• 影視制作領域：可用于生成演員逼真自然的表情和精準的口型同步，從而大幅降低后期特效制作成本，并顯著提升影視角色的視覺真實感。
• 音樂與娛樂行業：能夠為歌手和虛擬偶像創造生動鮮活的肢體動作和舞臺表演效果，極大地增強音樂視頻和虛擬演唱會的視覺吸引力。
• 內容創作與教育培訓：能夠為主播和教育工作者生成高質量的視頻內容，提升播客、視頻博客以及在線課程的趣味性和互動性，吸引更多受眾。
• 商業及銷售推廣：能夠生成自然流暢的產品演示視頻和虛擬客服形象，有效提升銷售轉化率，并塑造更專業的品牌形象。
• 多人互動場景的模擬：該模型能夠支持多人對話和互動的逼真呈現，維持自然的交流動態，非常適合應用于虛擬會議、在線訪談以及社交娛樂等多種場景。