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Prompt 语宙 > AIGC 资讯 > 虎牙VAM 1.0 – 虎牙推出的实时多模态数字人基础模型
AIGC 资讯

虎牙VAM 1.0 – 虎牙推出的实时多模态数字人基础模型

站外新闻
最近更新: 2026年7月7日 下午1:50
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虎牙VAM 1.0是什么

虎牙VAM 1.0(Vivid Avatar Model)是虎牙推出的基于DiT架构的实时多模态数字人基础模型,一张照片可生成能说话、能唱歌跳舞的AI数字人。模型以480×832分辨率、28帧流式输出实现7×24小时实时直播互动,支持全双工对话、即时打断、弹幕回复与多角色策略游戏,在真实感、身份保持与推理速度上全面领先,适用直播带货、新闻播报、虚拟演唱会等场景。

阅读目录
  • 虎牙VAM 1.0是什么
  • 虎牙VAM 1.0的主要功能
  • 虎牙VAM 1.0的技术原理
  • 如何使用虎牙VAM 1.0
  • VAM 1.0的核心优势
  • VAM 1.0的同类竞品对比
  • VAM 1.0的应用场景

VAM 1.0

虎牙VAM 1.0的主要功能

  • 照片一键生成数字人:上传一张照片,可生成能说话、能唱歌跳舞的实时AI数字人形象。
  • 全双工实时对话:支持文字与语音双链路输入,可随时打断、即时接话,实现真人级流畅互动。
  • 多才艺实时表演:可实时生成唱歌、跳舞等内容,嘴型与歌词同步,肢体动作自然流畅。
  • 多角色策略游戏:支持狼人杀、塔罗等复杂多人互动游戏,AI角色具备独立立场与发言风格。
  • 7×24小时直播:480×832分辨率、28帧流式输出,可连续运行24小时以上不崩、不走样。
  • 弹幕实时互动:支持读取直播间弹幕并实时回复,适配真实直播带货、新闻播报等场景。

虎牙VAM 1.0的技术原理

  • DiT多模态架构:基于Diffusion Transformer构建,整合VAE图像编码、文本编码与音频编码,通过通道拼接输入DiT Block进行统一生成。
  • 三重交叉注意力机制:DiT Block内嵌Self-Attention、Text & Image Cross-Attention与Adaptive Audio Cross-Attention,分别处理自注意力、图文对齐与音频驱动的嘴型同步。
  • Motion-Controller运动控制:引入运动潜在变量控制模块,丰富表情与动作多样性,使语音停顿时头部肢体同步放缓、听到音乐时跟随节拍点头。
  • 三阶段渐进训练:第一阶段用多参考图+运动帧锚定人物并喂入劣化场景训练稳定性;第二阶段用DPO偏好优化平衡嘴型、表情、动作多目标;第三阶段通过模型蒸馏将推理步数从20步压缩至4步。
  • 自纠错机制:推理时将已生成帧作为输入继续生成,在训练阶段即学会自我纠偏,防止累积误差导致面部漂移与画面撕裂。

如何使用虎牙VAM 1.0

模型处于内测/邀请体验阶段,尚未开放公开。

VAM 1.0的核心优势

  • 稳:多参考图锚定 + 运动帧策略 + 自纠错机制,连续24小时不崩、不走样、不撕裂。
  • 准:原生覆盖静默、聆听、说话三种状态,微表情与肢体动作调控精度接近真人。
  • 快:首帧延迟约1.3秒,片段生成延迟仅0.77秒,8×H200 GPU达36.4 FPS,行业最快。
  • 省:模型蒸馏将推理步数从20步压缩至4步,计算开销显著低于同类方案。
  • 真:DPO偏好优化平衡嘴型、表情、动作多目标,真实感与身份保持全面领先。

VAM 1.0的同类竞品对比

对比维度 虎牙 VAM 1.0 OmniHuman 1.5
架构 DiT(Diffusion Transformer) 扩散模型 + 音频驱动
实时性 ✅ 实时流式输出,28 FPS ❌ 非实时,需预生成视频
交互能力 ✅ 全双工对话,支持打断/接话 ❌ 单向播报,无实时交互
连续运行 ✅ 7×24小时稳定直播 ❌ 无法长时间连续运行
输入方式 照片 + 文字/语音/弹幕 照片 + 音频
应用场景 直播带货、游戏互动、虚拟陪伴 短视频生成、口播视频
延迟 0.77秒/片段 分钟级生成
多角色 ✅ 支持10人同场狼人杀博弈 ❌ 单角色驱动

VAM 1.0的应用场景

  • AI直播带货:数字人主播24小时在线,实时读取弹幕互动,推荐商品并解答问题。
  • 虚拟新闻播报:新闻主播全天候播报,形象稳定不走样,口条流畅、肢体自然。
  • 虚拟演唱会:AI歌手实时演唱,嘴型与音乐节拍同步,支持多曲风连续表演。
  • 游戏陪玩互动:塔罗占卜、狼人杀等策略游戏,AI角色具备独立人格与博弈能力。
  • 情感陪伴聊天:个性化AI助手,支持方言对话、记忆用户偏好,提供沉浸式陪伴。
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