AIGC数字人直播场景下的视觉大模型驱动

需求的背景和应用场景

随着人工智能技术的飞速发展，AIGC（AI Generated Content）数字人直播作为一种新兴的互动形式，正逐渐在娱乐、教育、营销等多个领域展现出巨大潜力。然而，当前数字人直播技术仍面临诸多挑战，如表情僵硬、动作不自然、交互体验差等问题，严重制约了其广泛应用。特别是在复杂多变的直播场景中，如何实现数字人的高逼真度表现与智能交互，成为亟待解决的关键问题。因此，本技术需求旨在通过研发AIGC数字人直播场景下的视觉大模型驱动技术，提升数字人在直播中的表现力与互动性，满足用户对高质量、智能化直播体验的需求。

要解决的关键技术问题

1. 多模态融合机制：构建包含视觉头（Vision Heads）、层次化词元表示、语义正则化的多模态融合机制，实现视觉信息与文本、语音等多模态数据的深度融合，提升数字人对复杂场景的理解与表达能力。
2. 高效建模与训练策略：针对长视频理解、空间推理优化等难题，研究预测式具身智能技术，提高模型在长时序推理与空间关系建模上的效率与准确性。同时，采用轻量化部署与训练加速策略，如分布式并行、CPU内存卸载、融合算子集成等，降低模型运行与训练的成本。
3. 高质量数据资源：构建专用数据集，如Eagle-Video-110K、VSI-100k，以双层标注方式兼顾故事与片段级语义，满足长尾场景与复杂关系建模需求。同时，运用CLIP特征相似度筛选差异化内容，避免数据冗余，提高数据利用效率。
4. 算力与工程优化：通过算法-硬件协同设计，如非对称编码器-解码器架构、DiT扩散策略等，降低实机数据依赖，实现大规模参数训练的高效运行。此外，利用轻量化模型与无插件架构，减少算力开销，降低开发与调优成本。

效果要求

1. 技术效益：实现AIGC数字人在直播场景下的高逼真度表现与智能交互，提升用户体验，拓展数字人直播的应用范围。
2. 竞争优势：通过多模态融合机制与高效建模策略，构建具有自主知识产权的视觉大模型驱动技术，形成技术壁垒，增强市场竞争力。
3. 创新性：在算法、数据、算力等多个维度实现创新，推动AIGC数字人直播技术的突破与发展，引领行业变革。
4. 成本效益：通过轻量化部署、训练加速、算法-硬件协同设计等策略，显著降低数据、算力与开发与调优成本，提高技术应用的性价比。