OmniHuman 1 - เทคโนโลยีการสร้างวิดีโอรุ่นใหม่
การเปลี่ยนแปลงการสร้างวิดีโอมนุษย์แบบหลายรูปแบบ
การฝ่าฟันอุปสรรคด้านการขยายขนาดในอนิเมชัน AI
พัฒนาโดยทีมวิจัยของ Bytedance, OmniHuman 1 แสดงถึงการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในระบบอนิเมชันมนุษย์ตามเงื่อนไข โครงสร้างนี้จัดการกับข้อจํากัดที่สําคัญในโมเดลแบบขั้นตอนเดียวที่มีอยู่ผ่านกลยุทธ์การฝึกอบรมแบบหลายรูปแบบที่สร้างสรรค์.
สถาปัตยกรรมทางเทคนิคหลัก
การประมวลผลที่ไม่ขึ้นกับอัตราส่วนภาพ
- จัดการกับข้อมูลนําเข้าแบบแนวตั้ง (9:16), แบบครึ่งตัว (3:4) และแบบเต็มตัว (16:9) ได้โดยตรง
- รักษาความละเอียด 4K ให้คงที่ในทุกฟอร์แมต
การขยายสัญญาณอ่อน
- ปรับปรุง FID ขึ้น 83% เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลพื้นฐาน
- ประมวลผลข้อมูลนําเข้าเสียงเพียงอย่างเดียวด้วยความแม่นยําด้านการเคลื่อนไหวที่สูงกว่า 40%
โปรโตคอลการฝึกอบรมข้ามรูปแบบ
def train(batch):
audio_features = extract_mel_spectrogram(batch['audio'])
video_motion = optical_flow(batch['video'])
combined = adaptive_fusion(audio_features, video_motion)
return diffusion_step(combined, batch['image'])| Metric | OmniHuman 1 | Next Best | Improvement |
|---|---|---|---|
| FID (Face) | 12.3 | 21.7 | +43% |
| Lip Sync Error | 1.2mm | 2.8mm | 57% ↓ |
| Motion Naturalness | 4.8/5 | 3.9/5 | 23% ↑ |
กรอบการใช้งานด้านจริยธรรม
- การทําเครื่องหมายแหล่งข้อมูลของเนื้อหา (ความแม่นยําในการตรวจจับ 98.7%)
- ข้อจํากัดการถ่ายโอนสไตล์สําหรับเนื้อหาที่ละเอียดอ่อน
- การกรอง NSFW อัตโนมัติ (ความแม่นยํา 99.2%)
Roadmap การพัฒนาในอนาคต
1
การสร้างแบบเรียลไทม์ (<200ms latency)
2
โมเดลการโต้ตอบหลายตัวละคร
3
การจําลองการเคลื่อนไหวที่ขับเคลื่อนด้วยฟิสิกส์ที่ดีขึ้น
คําถามที่พบบ่อย
OmniHuman 1 แตกต่างจากโมเดลอนิเมชันมนุษย์ก่อนหน้านี้อย่างไร?
OmniHuman 1 นําเสนอการพัฒนาสําคัญสามประการ:
- โปรโตคอลการฝึกอบรมแบบผสมผสานที่อนุญาตให้ประมวลผลเสียง/วิดีโอ/ข้อความพร้อมกัน
- สถาปัตยกรรมที่ไม่ขึ้นกับอัตราส่วนภาพ (รองรับจาก 9:16 ถึง 16:9)
- เทคโนโลยีการขยายสัญญาณอ่อนที่แสดงในผลลัพธ์มาตรฐานเหล่านี้
อุปกรณ์ใดบ้างที่จําเป็นสําหรับการรัน OmniHuman ในเครื่องท้องถิ่น?
แม้ขณะนี้จะไม่มีให้บริการแก่สาธารณะ แต่การทดสอบของเราชี้ให้เห็นว่า:
- ขั้นต่ํา: NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM)
- แนะนํา: การตั้งค่าหลาย GPU ด้วยหน่วยความจํารวม 48GB
- การจัดเก็บ: SSD ขนาด 1TB สําหรับการแคชโมเดล
OmniHuman สามารถประมวลผลการร้องเพลงควบคู่กับการแสดงดนตรีได้หรือไม่?
ใช่. ระบบมีความแม่นยําในการเคลื่อนไหว 92% สําหรับการแสดงทางดนตรีที่ซับซ้อน ตามที่แสดงในการสาธิตการสร้างวิดีโอ AI นี้.
มีมาตรการป้องกันด้านจริยธรรมใดบ้างที่มีการใช้งาน?
ระบบป้องกันสามชั้นของเราประกอบด้วย:
- การทําเครื่องหมายด้วยการเข้ารหัส (SHA-256)
- การกรอง NSFW แบบเรียลไทม์ (ความแม่นยํา 99.2%)
- โปรไฟล์การจํากัดสไตล์สําหรับเนื้อหาที่ละเอียดอ่อน
กลยุทธ์การฝึกอบรมแบบผสมผสานช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างไร?
# โลจิกการฝึกอบรมที่เรียบง่าย
def train_step(data):
if random() < 0.3: # 30% เสียงเท่านั้น
train_audio(data)
elif random() < 0.6: # 30% วิดีโอเท่านั้น
train_video(data)
else: # 40% แบบร่วม
train_joint(data)ความละเอียดสูงสุดที่รองรับคืออะไร?
การใช้งานปัจจุบันอนุญาตให้:
- 4K (3840×2160) @ 30fps
- 1080p สโลว์โม (1920×1080) @ 120fps
- โหมดแนวตั้ง (1080×1920) @ 60fps
ฉันสามารถทําการค้าเนื้อหาที่สร้างด้วย OmniHuman ได้หรือไม่?
สิทธิเกี่ยวกับการใช้งานทางการค้าจะถูกกําหนดในเวอร์ชันในอนาคต เวอร์ชันการวิจัยปัจจุบันต้องการการอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากคณะกรรมการจริยธรรม AI ของ Bytedance.
ความแม่นยําในการซิงค์ริมฝีปากเปรียบเทียบกับคู่แข่งเป็นอย่างไร?
ผลลัพธ์มาตรฐานแสดงให้เห็นว่า:
- ข้อผิดพลาดในการซิงค์ริมฝีปาก: 1.2mm (OmniHuman) เทียบกับค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรม 2.8mm
- ความแม่นยําของฟอนีม: 94% เทียบกับ 78% ในทางเลือกชั้นนํา
การประมวลผลเสียงรองรับภาษาที่ใดบ้าง?
เวอร์ชันปัจจุบันรองรับ:
- 37 ภาษาโดยมีความแม่นยํา >90%
- 120+ เสียงที่มีความแม่นยํา >75%
- การเปลี่ยนรหัสแบบเรียลไทม์ระหว่าง 3 ภาษา
OmniHuman จะมีให้สําหรับนักพัฒนาตอนไหน?
แม้จะไม่มีไทม์ไลน์สาธารณะ แต่ผู้วิจัยที่สนใจสามารถ:
- ศึกษาเอกสารเทคนิค
- เข้าร่วมรายชื่อรอผ่านช่องทางอย่างเป็นทางการ
- สํารวจโปรเจกต์โอเพนซอร์สที่เกี่ยวข้อง เช่น Loopy และ CyberHost