近期，夸克技术团队和浙江大学联合开源了OmniAvatar，这是一个创新的音频驱动全身视频生成模型，只需要输入一张图片和一段音频，OmniAvatar即可生成相应视频，且显著提升了画面中人物的唇形同步细节和全身动作的流畅性。此外，还可通过提示词进一步精准控制人物姿势、情绪、场景等要素。
Bind-Your-Avatar是一个基于扩散Transformer（MM-DiT）的框架，通过细粒度嵌入路由将语音与角色绑定，实现精准的音画同步，并支持动态背景生成。该框架还引入了首个针对多角色对话视频生成的数据集MTCC和基准测试，实验表明其在身份保真和音画同步上优于现有方法。
TaoAvatar 是由阿里巴巴淘宝 Meta 技术团队研发的 3D 真人数字人技术，这一技术能在手机或 XR 设备上实现 3D 数字人的实时渲染以及 AI 对话的强大功能，为用户带来逼真的虚拟交互体验。
本来没想写HeyGen，毕竟在国内用起来有点累。 起因是我们受邀和HeyGen第一次做了联名影片，在内测的过程里，这款名为AVATAR IV的数字人产品实在让我有点惊讶，于是突发奇想： 只用一张图，做一段rap歌手的mv。效果如下：
过去几年，AI 已经能生成逼真的图片、视频和声音，悄然通过视觉和听觉的图灵测试。但 2025 年最令人激动的突破之一，毫无疑问将是把这些方案集于一体的 AI 数字人（Al Avatar）。
几年前，由于元宇宙的热潮，几家专注于数字虚拟人的初创公司应运而生。虽然这股热潮已经消退，但生成式人工智能为虚拟人注入了新的活力，因为创建不同的虚拟身份变得更加容易。
近年来，随着扩散模型和 Transformer 技术的快速发展，4D 人体 - 物体交互（HOI）的生成与驱动效果取得了显著进展。然而，当前主流方法仍依赖 SMPL [1] 这一人体先验模型来生成动作。
随着AI技术的不断突破，虚拟数字人和AI养成类游戏正成为数字创作领域的新风向标。从HeyGen、商汤SenseAvatar到腾讯智影，用户上传视频即可轻松生成高拟真度的数字人，标志着个性化内容生产进入了技术主导创作的新篇章。
Agent-to-Sim (ATS) 是一个创新的三维模拟系统，能够从日常视频集合中学习三维代理的交互行为模型，由 Meta Codec Avatar 实验室主导研发。
GAGAvatar的出现正是为了解决这一瓶颈，通过一次前向传播就能生成3D高斯参数，实现高效的渲染与动画驱动。
