OmniHuman：端到端多模态数字人视频生成框架

OmniHuman是字节跳动的一个基于扩散Transformer的多模态数字人视频生成框架。只需用一张照片和一段音频，就可以生成视频，而且动作，口型和表情接近完美。

OmniHuman框架通过在训练阶段将与运动相关的条件混合，来扩展数据规模，这一框架的核心在于其能够处理多种输入模态，从而生成更加真实和自然的数字人视频。

OmniHuman关键特性

多模态输入：OmniHuman支持多种输入形式，包括文本、音频和视频，使得生成的数字人能够在不同场景中表现出更丰富的情感和动作，融合不同模态数据，突破高质量数据稀缺的瓶颈。

扩展数据规模：通过引入运动相关的条件，OmniHuman能够在训练过程中有效扩展数据集，从而提高生成模型的泛化能力和表现力。

高质量输出：该框架利用先进的深度学习技术，能够生成高质量的数字人视频，不仅支持真人，也支持3D人物和动漫人物，适用于直播、娱乐和教育等多个领域。

实时生成：OmniHuman还具备实时生成的能力，使得用户可以在互动场景中即时获得数字人的反馈和表现。

OmniHuman还支持多种驱动模式，包括音频驱动、视频驱动和组合驱动信号，使用户在输入方面拥有更大的灵活性。此外，OmniHuman能够处理人体与物体的互动和具有挑战性的身体姿势，进一步增强了生成视频的真实感和表现力。OmniHuman框架的设计理念是充分利用数据驱动的动作生成，最终实现高度逼真的人类视频生成。与现有的端到端音频驱动方法相比，OmniHuman不仅能够产生更逼真的视频，还能在输入方面提供更大的灵活性。视频样本可在ttfamily项目页面上找到，展示了其在不同场景下的应用效果。

OmniHuman应用场景

虚拟主播：在直播平台上，OmniHuman可以生成虚拟主播，提供实时互动和娱乐内容。

教育培训：通过生成虚拟教师，OmniHuman可以在在线教育中提供个性化的学习体验。

游戏开发：在游戏中，虚拟角色可以通过OmniHuman生成，提升游戏的沉浸感和互动性。

OmniHuman项目地址：https://omnihuman-lab.github.io