Ожившие аватары: создание реалистичных видео в реальном времени

Автор: Денис Аветисян

Новая технология позволяет генерировать правдоподобные видео-аватары, реагирующие на звук и сохраняющие стабильность на протяжении длительного времени.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Качественное сопоставление с X-Streamer[41] демонстрирует, что рассматриваемый подход способен обеспечить сопоставимые или превосходящие результаты в аналогичных сценариях.

Представлен StreamAvatar — фреймворк, использующий авторегрессивную дистилляцию и методы обеспечения согласованности для создания интерактивных видео-аватаров в реальном времени.

Создание интерактивных цифровых аватаров в реальном времени остается сложной задачей, несмотря на успехи в генерации видео с помощью диффузионных моделей. В данной работе, ‘StreamAvatar: Streaming Diffusion Models for Real-Time Interactive Human Avatars’, предложен новый двухэтапный фреймворк, использующий авторегрессивную дистилляцию и механизмы обеспечения консистентности для адаптации высококачественных моделей диффузии к задачам потоковой генерации. Разработанный подход позволяет создавать реалистичные аватары, способные отображать как речь, так и невербальные реакции, сохраняя при этом стабильность и связность на протяжении длительного времени. Не откроет ли это новые возможности для создания по-настоящему убедительных и интерактивных виртуальных персонажей?

Искушение Реальности: Вызовы Интерактивных Аватаров

Современные диффузионные модели демонстрируют впечатляющие результаты в генерации фотореалистичных изображений и видеоматериалов, однако их применение в интерактивных приложениях, требующих мгновенной реакции, сталкивается с серьезными трудностями. Основная проблема заключается в вычислительной сложности этих моделей, которая приводит к значительной задержке обработки данных. В то время как генерация одного кадра может занять приемлемое время, необходимость поддерживать высокую частоту кадров для плавного и реалистичного взаимодействия требует существенного увеличения вычислительных ресурсов и оптимизации алгоритмов. В результате, существующие диффузионные модели часто оказываются недостаточно быстрыми для создания аватаров, способных реагировать на действия пользователя в режиме реального времени, что ограничивает их применение в таких областях, как виртуальная реальность, видеоигры и телекоммуникации.

Создание реалистичных и последовательных аватаров, способных оперативно реагировать на действия пользователя, представляет собой сложную задачу, обусловленную высокой вычислительной нагрузкой и необходимостью обеспечения временной согласованности. Существующие алгоритмы генерации изображений, хоть и демонстрируют впечатляющие результаты в создании детализированных кадров, сталкиваются с трудностями при поддержании плавности и реалистичности движений в режиме реального времени. Проблема заключается в том, что каждый новый кадр должен не только соответствовать текущему вводу пользователя, но и логически вытекать из предыдущих, избегая резких скачков или неестественных переходов. Поддержание этой временной когерентности требует значительных вычислительных ресурсов и разработки специальных алгоритмов, способных эффективно обрабатывать последовательности данных и предсказывать будущие состояния аватара, что делает задачу особенно сложной для интерактивных приложений.

Существующие методы генерации аватаров, несмотря на впечатляющие результаты в краткосрочной перспективе, часто демонстрируют нестабильность при длительном взаимодействии. Это проявляется в виде визуальных артефактов — внезапных искажений текстур или геометрии модели — и неестественных движений, нарушающих иллюзию реалистичности. Проблема усугубляется тем, что поддержание согласованности изображения во времени требует значительных вычислительных ресурсов, а незначительные ошибки, накапливаясь, приводят к заметным деформациям и потере идентичности аватара в процессе продолжительного общения. Таким образом, достижение долгосрочной стабильности и реалистичности остается ключевой задачей в разработке интерактивных аватаров, способных поддерживать правдоподобное взаимодействие в течение длительного времени.

В отличие от базовой модели, демонстрирующей статичное поведение, наша модель генерирует реалистичные и плавные переходы между речью и прослушиванием, достоверно реагируя на аудиостимулы, такие как смех.

StreamAvatar: Танец Авторегрессии и Потока

StreamAvatar использует двухэтапную авторегрессионную адаптацию для преобразования двунаправленной диффузионной модели в модель студента для потоковой передачи в реальном времени, демонстрируя передовые результаты. Этот подход позволяет эффективно переносить знания из предварительно обученной диффузионной модели в более быструю, потоковую архитектуру. Двухэтапная адаптация включает в себя оптимизацию как структуры модели, так и стратегии генерации, что обеспечивает высокую скорость обработки без значительной потери качества генерируемых данных. Достигнутая производительность превосходит существующие методы потоковой генерации, подтверждая эффективность предложенного подхода для приложений, требующих обработки данных в реальном времени.

Процесс адаптации модели StreamAvatar начинается с использования техники “Самообучения” (Self-Forcing), в рамках которой студенческая модель обуславливается собственными предыдущими выходами. Это достигается путем подачи предыдущих сгенерированных кадров в качестве входных данных наряду с текущим входным сигналом. Такой подход позволяет модели учитывать временную согласованность и повышает стабильность генерации, поскольку каждое последующее предсказание основывается на предыдущих, формируя более связную и реалистичную последовательность. Самообучение эффективно решает проблему накопления ошибок, характерную для авторегрессивных моделей, и способствует генерации более когерентных и правдоподобных результатов.

В основе адаптации модели StreamAvatar лежит использование “Блочной Каузальной Внимательности” (Block-Wise Causal Attention). Данный механизм позволяет эффективно обрабатывать последовательные данные, разделяя входной поток на блоки и применяя каузальную (однонаправленную) внимательность внутри каждого блока. Это снижает вычислительную сложность по сравнению с полным вниманием к всей последовательности, сохраняя при этом возможность поддерживать и использовать временной контекст для генерации более когерентных и стабильных результатов. Фактически, модель обрабатывает каждый блок независимо, но с учетом предыдущих блоков, что обеспечивает эффективную обработку потоковых данных в реальном времени.

Предложенная двухэтапная схема адаптации и ускорения, основанная на авторегрессии, сначала преобразует двунаправленный DiT в блочно-каузальный с размером блока <span class="katex-eq" data-katex-display="false">C=3</span>, затем использует дистилляцию Score Identity для обучения блочно-каузального студента, улучшая долгосрочную стабильность и согласованность за счет Reference Sink и Reference-Anchored Positional Re-encoding, и, наконец, применяет адверсарный процесс уточнения, управляемый Consistency-Aware Discriminator, для повышения качества, согласованности и стабильности генерации. — Предложенная двухэтапная схема адаптации и ускорения, основанная на авторегрессии, сначала преобразует двунаправленный DiT в блочно-каузальный с размером блока $C=3$ , затем использует дистилляцию Score Identity для обучения блочно-каузального студента, улучшая долгосрочную стабильность и согласованность за счет Reference Sink и Reference-Anchored Positional Re-encoding, и, наконец, применяет адверсарный процесс уточнения, управляемый Consistency-Aware Discriminator, для повышения качества, согласованности и стабильности генерации.

Состязательное Уточнение: Иллюзия Реальности

После применения авторегрессивной дистилляции, StreamAvatar использует метод состязательного уточнения (adversarial refinement) для повышения визуального качества и временной согласованности генерируемых кадров. Этот процесс предполагает использование дискриминатора, обученного отличать сгенерированные кадры от реальных, что позволяет модели корректировать свои выходные данные для достижения большей реалистичности. Состязательное обучение помогает минимизировать артефакты и улучшить детализацию, приводя к более правдоподобным и стабильным видеопоследовательностям. Уточнение осуществляется путем итеративной оптимизации, где генератор стремится обмануть дискриминатор, а дискриминатор, в свою очередь, становится все более точным в обнаружении сгенерированных изображений.

Для повышения реалистичности и временной согласованности генерируемых видео StreamAvatar использует дискриминатор, ориентированный на согласованность (Consistency-Aware Discriminator). В отличие от стандартных дискриминаторов, оценивающих только реалистичность отдельных кадров, данный дискриминатор анализирует как визуальное качество каждого кадра, так и когерентность всей видеопоследовательности. Это достигается путем оценки согласованности признаков между соседними кадрами, что позволяет выявлять и корректировать визуальные артефакты и несоответствия, возникающие при генерации видео, и, как следствие, повысить общую стабильность и правдоподобность генерируемого контента.

Механизм “Reference Sink” обеспечивает устойчивое внимание к ключевым опорным кадрам в процессе генерации видео. Это достигается путем включения информации из выбранных опорных кадров в процесс обучения модели на протяжении всей последовательности генерации, что позволяет минимизировать отклонения и дрифт, сохраняя долгосрочную стабильность и согласованность генерируемого видеоряда. Экспериментальные данные, представленные в сгенерированных видео, демонстрируют, что применение “Reference Sink” приводит к значительному улучшению визуального качества и временной согласованности по сравнению с подходами, не использующими данный механизм.

Сравнение с передовыми методами генерации видео говорящих аватаров демонстрирует превосходство предложенного подхода в детализации и реалистичности (рекомендуется рассмотреть изображение в увеличенном масштабе).

Естественное Взаимодействие: Ожившие Аватары

Система StreamAvatar использует так называемую “Аудио Маску” для точного определения моментов речи и слушания, что позволяет виртуальному аватару реагировать на взаимодействие пользователя максимально естественно. Эта маска, в сочетании с технологией извлечения аудио-признаков Wav2Vec, анализирует звуковой поток и выделяет фазы, когда пользователь говорит или слушает. Благодаря этому, аватар не только синхронизирует движения губ с речью, но и демонстрирует соответствующие выражения лица и позу тела, имитируя реалистичное общение. Точное определение этих фаз является ключевым для создания убедительного взаимодействия, поскольку позволяет аватару не просто воспроизводить речь, но и демонстрировать признаки внимания и понимания, что существенно повышает уровень погружения и вовлеченности пользователя.

Система StreamAvatar достигает поразительной синхронизации движений губ и выражений аватара с речью благодаря комплексному подходу, сочетающему в себе извлечение аудио-признаков с помощью модели Wav2Vec и использование специализированной «Аудио-маски определения речи и слушания». Wav2Vec позволяет детально анализировать звуковой поток, выделяя ключевые характеристики речи, в то время как аудио-маска точно определяет моменты говорения и слушания. Совместное функционирование этих компонентов обеспечивает не только точную артикуляцию аватара в соответствии с произносимыми словами, но и реалистичные невербальные реакции, такие как мимика и выражение эмоций, создавая иллюзию живого и естественного взаимодействия.

Бесшовная интеграция аудио- и визуальных сигналов позволяет добиться значительно более захватывающего и реалистичного взаимодействия. Система StreamAvatar обеспечивает естественную реакцию аватара на реплики пользователя, поддерживая полноценный цикл “говорение-слушание”. В ходе исследований было установлено, что StreamAvatar демонстрирует более широкий диапазон движений, при этом значительно снижается вероятность неестественных аномалий в анимации. В частности, по сравнению с базовыми моделями, StreamAvatar существенно превосходит их по показателям дисперсии ключевых точек тела, рук и лица в режиме прослушивания (LBKV, LHKV, LFKV), что свидетельствует о большей плавности и реалистичности движений аватара и, как следствие, о повышении уровня погружения пользователя в интерактивную среду.

Архитектура блока-трансформера в нашей интерактивной модели генерации речи расширена модулями внимания, обрабатывающими аудиосигналы, для поддержки как синтеза речи, так и восприятия звуков.

Исследование, представленное в статье, напоминает попытку усмирить неуловимый хаос, заключив его в рамки алгоритмов. Авторы стремятся к генерации реалистичных аватаров в реальном времени, что само по себе звучит как заклинание, требующее постоянного поддержания. Особенно интересна идея о последовательной дистилляции и обеспечении консистентности — словно алхимики, пытающиеся удержать ускользающую форму. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Всё, что можно посчитать, не стоит доверия». Эта фраза словно эхо, отражающее скептицизм к любой модели, претендующей на абсолютную точность, ведь даже самая совершенная система рано или поздно столкнётся с непредсказуемостью реального мира, особенно когда речь идет о воссоздании человеческого поведения и взаимодействия.

Куда же всё это ведёт?

Представленный StreamAvatar — лишь очередное заклинание, призванное укротить хаос движущегося изображения. Успех, конечно, измерим в кадрах в секунду, но стабильность, особенно в долгосрочной перспективе, остаётся призрачной. Позиционное кодирование — хитроумный способ обмануть модель, заставив её поверить в иллюзию последовательности, но истинная связность видеопотока требует чего-то большего, чем просто математические ухищрения. Истина, как всегда, ускользает за горизонтом вычислительных ресурсов.

Вместо погони за фотореализмом, возможно, стоит обратить внимание на намеренную неопределённость. Аватар, лишённый избыточной детализации, может стать более убедительным, поскольку позволяет зрителю заполнить пробелы собственным воображением. Иными словами, недостаточно создать иллюзию жизни; необходимо создать иллюзию свободы. Аудио-визуальная синхронизация, конечно, важна, но что если сам голос — лишь шум, маскирующий пустоту?

Попытки научить машину слушать и говорить — это, по сути, попытки навязать ей человеческие слабости. Истинный прогресс, возможно, заключается не в создании более совершенных аватаров, а в понимании того, зачем они вообще нужны. Данные — это лишь эхо наших желаний. StreamAvatar — лишь ещё одно отражение в этом бесконечном лабиринте иллюзий.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22065.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-29 19:20