形象生成
基于自研多模态扩散 Transformer(DiT)架构,融合 3D 感知先验与身份一致性建模,实现电影级超拟真数字人生成。依托海量真实人像数据与流匹配训练范式,在大角度侧转、局部遮挡、手持物品交互等复杂场景下依然保持面部结构、光影与身份的高度一致,告别"塑料感"与穿帮。
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高效生成专业级视频内容,帮助企业降低制作成本,实现规模化内容生产与全球化传播。

基于自研多模态扩散 Transformer(DiT)架构,融合 3D 感知先验与身份一致性建模,实现电影级超拟真数字人生成。依托海量真实人像数据与流匹配训练范式,在大角度侧转、局部遮挡、手持物品交互等复杂场景下依然保持面部结构、光影与身份的高度一致,告别"塑料感"与穿帮。
采用零样本风格迁移 TTS 大模型,仅需数秒参考音频即可高保真复刻音色、韵律与说话风格。基于离散音频 Token 的自回归生成与声学建模,精准还原情感起伏、停顿节奏与呼吸细节,合成出富有感染力、逼近真人的自然语音,支持多语种与情绪可控输出。
搭载新一代音频驱动唇形生成模型,以语音特征端到端驱动口型与面部微表情,实现帧级精准对齐。突破传统方案在张嘴幅度、牙齿细节、遮挡与大角度侧脸下的失真难题,在动态镜头与复杂姿态下依旧口型自然、贴合语义,观感真实无违和。
基于语义驱动的动作扩散大模型,将文本语义与语音节奏映射为符合上下文的自然肢体动作与手势。通过时序一致性建模与长序列稳定生成,支持长时间连续输出不漂移、不僵硬,让数字人的举手投足自然流畅、富有表现张力。
由自研大语言导演模型担任导演中枢,一体化生成包含台词、动作指令、情绪标签与镜头调度的结构化剧本规划。视觉、语音、动作等多模态生成模型基于统一剧本协同执行,实现"所说即所演"的语义—视听强对齐,保证内容表达连贯统一。
构建多智能体自主编排系统:直播场景——基于实时数据流自主感知、规划任务,动态调度选品、话术、互动、控场等多个专家智能体协同作战,持续优化转化路径。视频场景——自动串联剧本创作、分镜规划、素材生成与智能剪辑,形成端到端内容生产流水线,一键成片。
依托流式推理与低时延多模态大模型,支持实时对话、多轮问答与打断响应。融合环境感知与长上下文记忆能力,结合检索增强(RAG)实时调用知识,实现有记忆、懂情境、可追问的类真人实时交流体验。
基于多模态情感理解与协同生成大模型,精准识别语义意图与情绪变化,驱动语音语调、面部表情与肢体动作同步、一致地表达情感。让数字人不只是"会说话",更能"共情",带来自然细腻、有温度的情感反馈。
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