近期，IEEE國際計算機視覺與模式識別會議( Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)CVPR 2025公布論文錄用結果，社交平臺Soul App技術論文《Teller: Real-Time Streaming Audio-Driven Portrait Animation with Autoregressive Motion Generation》(《基于自回歸動作生成的實時流式音頻驅(qū)動人像動畫系統(tǒng)》)被接收。
Soul App團隊在論文中提出了一個新的面向?qū)崟r音頻驅(qū)動人像動畫(即Talking Head)的自回歸框架，解決了視頻畫面生成耗時長的行業(yè)挑戰(zhàn)外，還實現(xiàn)了說話時頭部生成以及人體各部位運動的自然性和逼真性。此次論文的入選，也證明了Soul App在推動多模態(tài)能力構建特別是視覺層面能力突破上取得了階段性成果。
CVPR是人工智能領域最具學術影響力的頂級會議之一，是中國計算機學會(CCF)推薦的A類國際學術會議。在谷歌學術指標2024年列出的全球最有影響力的科學期刊/會議中，CVPR位列總榜第2，僅次于Nature。
根據(jù)會議官方統(tǒng)計，本次CVPR 2025會議總投稿13008篇，錄用2878篇，錄用率僅為22.1%。相較2023年(25.8%)、2024年(23.6%)，錄用率的持續(xù)下降也凸顯了CVPR不斷嚴格的審核標準，以及論文入選競爭的逐年激烈。
對Soul而言，研究成果再次入選國際頂級會議，證明了團隊在AI領域，特別是多模態(tài)方向的自研能力受到行業(yè)和學術界認可。2024年，Soul多模態(tài)情感識別研究論文《Multimodal Emotion Recognition with Vision-language Prompting and Modality Dropout》(《基于視覺語言提示與模態(tài)暫退的多模態(tài)情感識別》)，入選ACM國際多媒體會議(ACM International Conference on Multimedia，ACM MM 2024)上組織的多模態(tài)與可靠性情感計算研討會MRAC 24。而在人工智能領域頂級的國際學術會議之一——國際人工智能聯(lián)合會議組織的第二屆多模態(tài)情感識別挑戰(zhàn)賽(MER24)上，Soul技術團隊還在SEMI(半監(jiān)督學習)賽道獲得第一名。
作為較早思考將AI應用于社交領域的平臺，2016年Soul在上線后快速推出了基于AI算法的靈犀引擎，重構關系網(wǎng)絡發(fā)現(xiàn)的新模式，受到了廣大用戶的熱烈反饋，也堅定了平臺對AI持續(xù)投入的發(fā)展路線。2020年Soul開始啟動AIGC技術研發(fā)工作，在智能對話、語音、3D虛擬人等方面擁有前沿積累，并較早將重點聚焦在多模態(tài)方向。
自2023年推出自研語言大模型Soul X后，Soul已陸續(xù)上線了語音生成大模型、語音通話大模型、音樂生成大模型等語音大模型能力。目前，Soul AI大模型能力已整體升級為了多模態(tài)端到端大模型，支持文字對話、語音通話、多語種、多模態(tài)理解、真實擬人等特性，能夠?qū)崿F(xiàn)更接近生活日常的交互對話和“類真人”的情感陪伴體驗。
在Soul看來，AI融入社交場景，除了需要AI介入內(nèi)容表達以及關系的發(fā)現(xiàn)、建立、沉淀等環(huán)節(jié)，提高社交效率和社交體驗，同時也需要AI作為交互對象向個體提供情緒價值。而這要求團隊必須加快提升AI的感知能力和交互能力，即需要在語音、視覺、NLP的融合上下功夫，讓用戶能實時與具備形象、表情、記憶的 AI 多模態(tài)交互，而這也是更接近真實社交互動的方式。
在近期接受媒體采訪中，Soul App CTO陶明這樣解釋團隊關注視覺交互的邏輯，“從交互的信息復雜度來講，人和人面對面的溝通是信息傳播方式最快的，也是最有效的一種。所以我們認為在線上人機交互的過程當中，需要有這樣的表達方式。”
此次論文的研究成果正是Soul在融合視覺的多模態(tài)交互方向的積極探索。在論文中核心介紹了Soul團隊為提高視頻生成效率以及生成效果的擬人性、自然度所提出的創(chuàng)新方法。
該論文的動機是解構diffusion-base的模型關鍵步驟，用LLM和1step-diffusion進行重構，融合視頻模態(tài)，使SoulX大模型成為同時生成文字、語音、視頻的Unified Model。
具體而言，將talking head任務分成FMLG(面部Motion生成)、ETM(高效身體Movement生成)模塊。FMLG基于自回歸語言模型，利用大模型的強大學習能力和高效的多樣性采樣能力，生成準確且多樣的面部Motion。ETM則利用一步擴散，生成逼真的身體肌肉、飾品的運動效果。
實驗結果表明，相比擴散模型，該方案的視頻生成效率大幅提升，且從生成質(zhì)量上來看，細微動作、面部身體動作協(xié)調(diào)度、自然度方面均有優(yōu)異表現(xiàn)。
在Soul多模態(tài)大模型能力方向基礎上，該方案的提出將有助于AI構建實時生成的“數(shù)字世界”，并且能夠以生動的數(shù)字形象與用戶進行自然的交互。
此前，Soul基于自身的多模態(tài)大模型能力上線了語音交互功能，受到了用戶的熱烈討論和積極反饋。如今，從語音到視覺的模態(tài)升級，也意味著交互方式的顛覆式改變。
后續(xù)，Soul將把最新的AI能力盡快落地到站內(nèi)多元場景中，如即將上線的實時視頻通話能力將融入平臺的AI虛擬人情感化陪伴體系“虛擬伴侶”、多對多互動場景“群聊派對”等功能中，進一步提升平臺AI虛擬人的交互能力，以及人機交互的在場感和情感溫度，為用戶帶來有趣、溫暖的社交體驗。
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