构建会“说话”和“行动”的 AI：生成式数字人技术与 EchoMimic 实践

主要观点总结

本文是关于支付宝多模态应用实验室研究员李宇明在QCon全球软件开发大会上的演讲内容，他围绕生成式数字人技术与应用展开，介绍了EchoMimic系列开源生成式数字人项目的最新进展、技术细节、应用场景以及未来研究思路与方法。演讲内容包括传统数字人与生成式数字人的技术背景对比、EchoMimic的技术细节与亮点、实验结果分析、应用场景探索以及总结和展望。

关键观点总结

关键观点1: 传统数字人与生成式数字人的技术背景对比

李宇明首先介绍了传统数字人与生成式数字人的技术背景，包括各自的优缺点以及应用场景。传统数字人主要包括2D和3D数字人，存在建模和驱动技术难度大、成本高等问题。而生成式数字人则利用AIGC技术生成图像和视频的能力，结合深度学习技术解决了传统数字人面临的问题和挑战。

关键观点2: EchoMimic的技术细节与亮点

李宇明详细介绍了EchoMimic系列开源生成式数字人项目的技术细节和亮点，包括其技术架构、模型设计、训练策略等。EchoMimic V1和V2版本的技术细节和区别，以及它们的应用场景。他还介绍了模型优化和提速的方法，包括知识蒸馏等。

关键观点3: 实验结果分析

李宇明展示了EchoMimic的实验效果，与其他算法进行了对比。他还介绍了模型的应用场景，如电话虚拟人物、AI创作等。

关键观点4: 总结和展望

最后，李宇明对生成式数字人的未来进行了展望，指出了当前面临的挑战和未来可能的研究方向，如手部、牙齿和面部的生成质量、一致性问题和动作的自然度等。

免责声明