音樂、說話、手勢、表情——只需一張照片和一段音頻，就能讓靜態的人物照片瞬間活起來。這聽起來像是科幻電影里的情節，但現在已經成為現實。ByteDance的研究團隊在2025年6月發表了一項名為"OmniHuman-1: Rethinking the Scaling-Up of One-Stage Conditioned Human Animation Models"的重要研究成果，該研究由字節跳動的林高杰、姜建文、楊佳琦、鄭澤榮、梁超等研究人員共同完成，已發表在arXiv平臺（論文編號：arXiv:2502.01061v3），有興趣深入了解的讀者可以通過https://omnihuman-lab.github.io/訪問項目詳情。

這項研究解決了一個普通人都能理解的問題：如何讓靜態照片中的人物"動起來"。以前，制作一個人物說話或唱歌的視頻需要復雜的設備和專業技術，現在只需要一張照片和想要的音頻內容，AI就能自動生成逼真的人物動畫視頻。更令人驚喜的是，這個系統不僅能處理真人照片，還能讓卡通形象、動漫角色甚至非人類形象都能"開口說話"，做出各種手勢和表情。

研究團隊首次提出了"全方位條件訓練"的創新理念，這就像是教一個學生不僅要會做數學題，還要會寫作文、畫畫、唱歌一樣——通過讓AI系統同時學習多種不同類型的控制信號（文字描述、音頻、動作姿態），最終讓它在音頻驅動的人物動畫任務上表現得更加出色。這種方法突破了以往研究中數據稀缺的瓶頸，讓AI能夠從大規?；旌蠑祿袑W習，生成更加自然逼真的人物動畫效果。

一、傳統方法的困境與突破口

在理解OmniHuman的創新之前，我們需要先了解傳統方法面臨的挑戰。制作AI驅動的人物動畫就像是在教一個從未見過人類的機器人學會模仿人的動作和表情。以往的研究就像是給這個機器人看大量的"教學視頻"，但問題在于，合格的"教學視頻"實在太少了。

以音頻驅動的人物動畫為例，研究人員需要收集大量的視頻數據，這些視頻必須滿足嚴格的條件：人物必須正面面對鏡頭、背景要相對靜止、唇形要與音頻完全同步、手部動作要自然協調。經過層層篩選后，往往只有不到10%的原始數據能夠被保留下來用于訓練。這就像是從1000個蘋果中只挑選出100個最完美的來做果汁——雖然質量很高，但數量嚴重不足，導致最終的"果汁"（AI模型）缺乏豐富的"營養"（多樣化的學習經驗）。

更糟糕的是，音頻信號本身存在天然的局限性。當我們聽到一段說話聲音時，雖然能判斷說話者的情緒和內容，但很難準確預測這個人此刻的身體姿態、手部動作或者背景環境。音頻就像是拼圖游戲中的一小片，雖然重要，但僅憑這一片很難還原完整的畫面。傳統方法試圖僅僅依靠這"一小片拼圖"來重建整個場景，自然會遇到各種困難。

ByteDance的研究團隊敏銳地意識到，問題的根源不在于技術本身的復雜度，而在于訓練策略的局限性。他們提出了一個關鍵洞察：與其拼命尋找更多符合嚴格標準的單一類型數據，不如改變游戲規則，讓AI學會使用多種不同類型的"線索"來完成同一個任務。

二、全方位條件訓練的創新理念

OmniHuman的核心創新可以用一個簡單的比喻來理解：傳統方法就像是培養一個只會按照菜譜做菜的廚師，而OmniHuman則是培養一個能夠根據現有食材、客人喜好、季節變化等多種因素靈活調整的全能廚師。

研究團隊設計了一個能夠同時處理三種不同"調料"的AI系統：文字描述（最溫和的調料）、音頻信號（中等濃度的調料）、以及精確的動作姿態（最濃烈的調料）。這三種"調料"按照從弱到強的順序排列，就像烹飪時需要先放基礎調料，再逐步添加重口味調料一樣。

文字描述就像是烹飪時的基礎鹽分——它提供了最基本的"味道"指導。比如"一個女孩在唱歌"這樣的文字描述雖然信息有限，但能夠給AI提供基本的場景理解。更重要的是，含有文字描述的訓練數據數量龐大，就像鹽是最容易獲得的調料一樣。

音頻信號則像是胡椒粉——它能夠提供更具體的"風味"指導。音頻不僅包含了說話的內容，還蘊含著情緒、節奏、語調等豐富信息，能夠幫助AI生成更加準確的面部表情和嘴部動作。

動作姿態信息就像是昂貴的香料——雖然效果最好，但獲取成本最高。精確的人體姿態數據能夠直接告訴AI每個關節應該如何移動，手應該擺在哪里，頭應該轉向什么角度。但是，這種高質量的標注數據非常稀少且制作成本極高。

三、兩大訓練原則的智慧設計

為了讓這三種"調料"能夠和諧共存并發揮最大效用，研究團隊制定了兩個看似簡單卻極其重要的訓練原則，這兩個原則體現了深刻的工程智慧。

第一個原則可以這樣理解：強效藥物能夠借助溫和藥物的幫助擴大治療范圍。在AI訓練中，那些對動作控制要求極高的任務（比如精確控制手部動作）可以借助那些要求相對寬松的任務（比如文字描述驅動的視頻生成）的訓練數據。這就像是一個專攻高難度雜技的演員，通過練習基礎的體操動作來增強身體素質和協調能力。

具體來說，那些因為動作不夠精確、背景不夠穩定而被音頻驅動任務拋棄的視頻數據，在文字驅動任務中仍然具有價值。這些"次品"數據雖然不夠完美，但包含著豐富的人體動作模式和環境變化規律，能夠幫助AI學會更加自然和多樣化的動作表達。通過這種方式，原本只有10%可用的數據，現在90%都能派上用場，大大擴展了AI的學習素材。

第二個原則體現了"平衡用藥"的智慧：越強效的藥物，使用頻率越要謹慎控制。在訓練過程中，研究團隊發現了一個有趣的現象：當AI同時接收到音頻信號和精確的動作姿態指令時，它會傾向于完全依賴更強的姿態信號，而忽略音頻信息。這就像是一個學生如果總是有標準答案可以抄寫，就不會認真聽老師講解解題思路一樣。

為了避免這種"偷懶"行為，研究團隊巧妙地調整了訓練比例：文字驅動任務占據最大比重（90%），音頻驅動任務占中等比重（50%），而精確姿態驅動任務只占最小比重（25%）。這種設計確保AI必須認真學習每一種控制信號的特點，不能過度依賴任何單一信息源。

四、技術架構的精妙設計

OmniHuman的技術架構就像是設計一座能夠同時容納多種不同功能的智能建筑。這座建筑的核心是一個名為MMDiT（Multi-Modal Diffusion Transformer）的"中央處理器"，它就像建筑的主體結構，負責協調各個不同功能區域的運作。

在這個智能建筑中，有三個專門的"輸入大廳"分別處理不同類型的信息。第一個大廳專門接待"音頻訪客"——當音頻信號到達時，系統首先使用一個叫做wav2vec的"翻譯器"將聲音波形轉換成計算機能夠理解的數字特征。這些特征經過壓縮處理后，被安排到與視頻幀率匹配的"座位"上（每秒25幀），確保聲音和畫面能夠完美同步。

第二個大廳負責接待"動作姿態訪客"。當人體姿態信息（通常以骨架圖的形式）輸入系統時，一個專門的"姿態引導器"會將這些抽象的骨架信息轉換成與像素位置對應的特征信息。這些信息隨后會與相鄰幀的姿態信息結合，形成連續的動作序列指導。

第三個大廳則是傳統的"文字接待區"，處理文字描述信息。這部分采用了成熟的文本編碼技術，將人類語言轉換成AI能夠理解的向量表示。

建筑的另一個重要設計是"外觀保持系統"，它確保生成的視頻人物能夠保持與輸入照片一致的外貌特征。傳統方法通常需要構建一個完全獨立的"外觀識別網絡"，這就像是在建筑外另建一座同等規模的附屬建筑，既占用空間又增加成本。

OmniHuman采用了更加優雅的解決方案：將參考圖像和待生成的視頻幀信息打包在一起，同時送入主處理器進行處理。這就像是讓同一個大廳同時接待兩類訪客，通過巧妙的"座位安排"（修改位置編碼）讓系統能夠區分哪些是參考信息，哪些是待生成的內容。參考圖像的時間位置被設置為零，而視頻幀則保持正常的時序位置編碼。這種設計不僅節省了計算資源，還讓不同類型的信息能夠在同一個處理空間內充分交互。

五、分階段訓練策略的實施

OmniHuman的訓練過程就像是培養一個全能演員的三階段計劃，每個階段都有明確的學習目標和重點。

第一階段可以比作"基礎表演訓練"。在這個階段，AI需要掌握最基本的"表演技能"：根據文字劇本生成對應的視頻內容。這就像是讓演員先學會根據劇本理解角色和場景，做出基本的動作和表情。這個階段使用了最大量的訓練數據，因為文字描述的要求相對寬松，大部分視頻素材都能派上用場。AI在這個階段學會了基本的人體動作規律、常見的場景構成、以及自然的運動模式。

第二階段是"聲音表演專訓"。在掌握基本表演技能的基礎上，AI開始學習如何根據音頻線索來生成更加精確的面部表情和嘴部動作。這就像是讓演員學會配音表演——不僅要理解臺詞內容，還要讓嘴形、表情與聲音完美匹配。在這個階段，系統開始同時處理文字和音頻兩種輸入，學習它們之間的關聯關系。

第三階段是"精密動作雕琢"。這是最高難度的訓練階段，AI需要學會處理最精確的動作控制要求。系統此時需要同時協調文字理解、音頻分析和精確姿態控制三種能力。這就像是讓演員掌握高難度的舞蹈動作——既要保持音樂節拍，又要確保每個動作都精確到位，還要讓整體表演自然流暢。

在整個訓練過程中，研究團隊使用了18700小時的人類相關視頻數據，這相當于一個人連續觀看超過兩年的內容。這些數據經過美學質量、圖像清晰度、動作幅度等多個維度的篩選。其中只有13%的數據能夠滿足音頻同步和姿態可見性的嚴格要求，但通過全方位條件訓練策略，剩下的87%數據也能在不同的訓練階段發揮重要作用。

訓練硬件方面，研究團隊使用了400塊A100 GPU進行并行計算，每個訓練階段持續約10天時間。這樣的計算規模相當于普通家用電腦連續運行幾十萬小時的工作量，體現了大規模AI訓練的資源密集型特點。

六、實驗驗證與性能表現

為了驗證OmniHuman的實際效果，研究團隊設計了全面的測試體系，這就像是為一個全能演員安排各種不同類型的"演出考核"。測試涵蓋了從面部特寫到全身動作、從真人照片到卡通形象、從說話到唱歌的各種應用場景。

在面部動畫測試中，研究團隊使用了兩個公開數據集：CelebV-HQ（包含各種復雜場景的多樣化數據集）和RAVDESS（專注于室內環境的語音和歌唱數據集）。測試結果顯示，OmniHuman在多個關鍵指標上都達到了業界領先水平。

圖像質量方面，OmniHuman生成的視頻在IQA（圖像質量評估）指標上得分3.875，相比之前最好的方法Loopy的3.780有了明顯提升。更重要的是，在美學評估（ASE）指標上，OmniHuman達到了2.656分，這意味著生成的視頻不僅技術質量高，而且在視覺美感方面也更加出色。

音唇同步性能是音頻驅動人物動畫最關鍵的指標之一。在這方面，OmniHuman取得了5.199的Sync-C得分，顯著超過了所有對比方法。這個分數意味著生成視頻中人物的嘴部動作與音頻內容的匹配度達到了極高水平，幾乎可以達到真實視頻的同步效果。

在更具挑戰性的全身動畫任務中，OmniHuman同樣表現出色。與專門針對身體動畫設計的CyberHost方法相比，OmniHuman在保持同等甚至更好視覺質量的同時，還在手部關鍵點置信度（HKC）上達到了0.898的高分，而手部動作多樣性（HKV）更是達到47.561，遠超其他方法。這表明OmniHuman不僅能生成質量優秀的手部動作，還能提供豐富多樣的手勢變化。

特別值得關注的是，研究團隊通過詳細的消融實驗驗證了兩個核心訓練原則的有效性。實驗結果顯示，隨著文字條件數據比例的增加（從0%到100%），所有關鍵性能指標都呈現穩步改善的趨勢。當文字數據比例達到100%時，FVD（視頻質量指標）從47.86降低到43.74，Sync-C（音唇同步指標）從4.299提升到4.987。

在訓練順序的對比實驗中，先引入姿態條件再加入音頻條件的方法（IPA）導致了全面的性能下降，而先引入音頻條件再加入姿態條件的方法（IAP）則能夠達到最佳效果。這證實了研究團隊提出的"由弱到強"訓練原則的正確性。

七、應用拓展與創新突破

OmniHuman最令人驚喜的特點在于其強大的泛化能力和多樣化應用潛力。這就像是培養出了一個不僅會演戲、還會唱歌、跳舞、甚至能扮演各種角色的全能表演者。

在圖像適應性方面，OmniHuman展現了前所未有的靈活性。它不僅能處理標準的人像照片，還能讓各種風格的圖像"動起來"。動漫角色、卡通形象、甚至經過藝術處理的人物肖像都能在OmniHuman的驅動下展現生動的動作和表情。這種能力的實現得益于大規?；旌蠑祿柧?，讓AI學會了從不同藝術風格中抽取共同的人物動作規律。

在音頻內容適應性上，OmniHuman支持多種不同類型的音頻輸入。無論是日常對話、激情演講、輕柔歌唱還是高亢嘹亮的歌聲，系統都能生成相應的面部表情和身體動作。特別是在處理音樂內容時，OmniHuman能夠捕捉到音樂的節拍和情緒變化，生成與之匹配的動態表現，這在以往的系統中是很難實現的。

在人物交互場景中，OmniHuman表現出了超越傳統方法的能力。它能夠生成人物與物品交互的自然動作，比如彈奏吉他、抱著寵物、或是拿著麥克風唱歌。這些復雜的交互動作需要AI理解物體的物理特性和人體動作的協調關系，這正是大規模混合數據訓練帶來的額外收益。

在實際應用場景中，OmniHuman支持多種不同的輸入組合方式。用戶可以僅提供音頻來驅動人物說話，也可以同時提供音頻和粗略的動作指導來獲得更精確的控制效果，還可以純粹使用動作姿態信息來創建無聲的動作視頻。這種靈活性讓OmniHuman能夠適應從簡單的社交媒體內容創作到專業影視制作的各種需求。

長視頻生成是另一個重要的應用亮點。通過巧妙的幀間連接策略，OmniHuman能夠生成時長超過單次處理能力的連續視頻內容。系統會將前一段生成視頻的最后幾幀作為下一段的"起始條件"，確保整個長視頻在時間上保持連貫性和身份一致性。這種技術讓用戶能夠創建完整的演講視頻、歌曲MV或是其他需要較長時間展現的內容。

八、技術限制與未來展望

盡管OmniHuman在多個方面實現了突破，但研究團隊也坦誠地指出了當前系統的一些限制，這些限制為未來的改進方向提供了清晰的指引。

音頻與動作的關聯度問題是一個根本性挑戰。人類的身體動作和音頻內容之間的關聯本質上具有很大的隨機性和個人差異性。同樣一句話，不同的人會配以完全不同的手勢和身體動作，甚至同一個人在不同情境下也會有不同的表現。雖然混合條件訓練策略在一定程度上緩解了這個問題，但完全消除不協調或過度夸張的動作仍然是一個挑戰。

物體交互的真實性是另一個需要持續改進的領域。雖然OmniHuman能夠生成包含物體交互的動作，但這些交互有時會顯得不夠自然或物理上不合理。比如，生成的人物可能會以不正確的方式握持物體，或是手部動作與物體的物理特性不符。這主要是因為訓練數據中包含精確物理交互標注的樣本仍然相對稀少。

輸入圖像分布的敏感性也是一個實際應用中需要考慮的因素。當輸入的人物照片與訓練數據的風格差異較大時，系統生成的結果可能會出現不自然的現象。雖然大規?；旌蠑祿柧毺岣吡讼到y的泛化能力，但面對極端的藝術風格或特殊的拍攝角度，系統仍可能產生意外的結果。

計算資源需求是制約技術普及的另一個現實因素。為了保持生成質量的穩定性，OmniHuman需要使用相對較高的分類器自由引導（CFG）參數，這增加了推理時的計算負擔。這意味著普通用戶在個人設備上運行完整版本的OmniHuman可能會遇到性能瓶頸。

針對這些限制，研究團隊提出了未來的改進方向。首先是引入更豐富的運動條件控制，包括動作風格、情感強度、個人習慣等更細粒度的控制信號。這就像是給AI提供更詳細的"表演指導"，讓它能夠根據具體需求調整表現風格。

其次是加強物理約束的建模。通過引入物理仿真和約束條件，未來版本的OmniHuman將能夠生成更加符合物理規律的人物動作和物體交互效果。

最后是模型效率的優化。研究團隊計劃通過模型壓縮、知識蒸餾等技術手段，開發適用于移動設備和邊緣計算環境的輕量級版本，讓更多用戶能夠便捷地使用這項技術。

說到底，OmniHuman代表了AI人物動畫技術的一個重要轉折點。通過巧妙的訓練策略設計和大規模數據利用，它成功地將靜態圖像轉換為生動視頻的技術推向了新的高度。這項研究不僅在技術層面實現了多項突破，更重要的是為整個領域提供了一種全新的思路：通過混合多種條件和數據類型，AI系統能夠在數據稀缺的專門任務上取得更好的表現。

這種"以多補少、以弱補強"的訓練哲學很可能會被應用到更多的AI研究領域中，成為解決數據不足問題的通用策略。對于普通用戶而言，OmniHuman預示著一個人人都能成為視頻創作者的時代正在到來——只需要一張照片和一段音頻，就能創造出專業級的人物動畫內容。無論是為社交媒體制作個性化內容，還是為商業用途創建虛擬代言人，這項技術都將大大降低視頻制作的門檻，讓創意表達變得更加自由和便捷。

Q&A

Q1：OmniHuman具體能做什么？只能處理真人照片嗎？

A：OmniHuman可以將任何靜態人物圖像轉換為生動的說話或唱歌視頻。它不僅能處理真人照片，還支持動漫角色、卡通形象、藝術肖像等各種風格的圖像。用戶只需提供一張圖片和音頻文件，系統就能自動生成匹配的面部表情、嘴部動作和手勢。它還支持人物與物體的交互場景，比如彈奏樂器或抱著寵物等復雜動作。

Q2：OmniHuman的"全方位條件訓練"相比傳統方法有什么優勢？

A：傳統方法只使用高質量的音頻-視頻配對數據訓練，導致可用數據不足10%，限制了AI的學習能力。OmniHuman采用文字、音頻、動作姿態三種不同強度的條件同時訓練，讓原本被廢棄的90%數據也能發揮作用。這就像讓學生不僅做難題，還通過大量基礎練習打牢基礎，最終在專門任務上表現更出色。

Q3：普通用戶現在可以使用OmniHuman技術嗎？

A：目前OmniHuman還是研究階段的技術，普通用戶無法直接使用。研究團隊來自ByteDance，未來可能會將這項技術集成到抖音、剪映等產品中。用戶可以關注項目網站https://omnihuman-lab.github.io/獲取最新進展。隨著技術成熟，預計會有更多面向消費者的應用產品推出。