Character.AI分享了其在生成式视频领域的研究成果。该公司研发出一种名为TalkingMachines的新型自回归扩散模型，仅凭一张图片和一个语音信号，就能实时生成由音频驱动的AI角色视频。有了这项技术靠谱的配资，该公司正逐步实现与AI角色进行“FaceTime式”的视觉互动。
需要明确的是，目前这仍处于研究阶段。虽然已有研究论文和视频演示，但该技术尚未能在Character.AI应用中使用。
倘若这项技术最终能应用到Character.AI应用中，用户将能与AI展开更具沉浸感的角色扮演，参与互动式故事创作，还能实现视觉化的世界构建。
全新的TalkingMachines模型基于扩散Transformer（DiT）技术构建，该技术本质上就像一位艺术家，能从随机噪声中创作出精细的图像，并不断优化直至完美。Character.AI所做的，是让这一过程变得极快，仿佛实时发生。
为取得突破，TalkingMachines运用了多项关键技术，包括流匹配扩散（Flow-Matched Diffusion）、音频驱动交叉注意力（Audio-Driven Cross Attention）、稀疏因果注意力（Sparse Causal Attention）以及非对称蒸馏（Asymmetric Distillation）。
流匹配扩散技术通过大量动作训练，涵盖从微妙的面部表情到更夸张的肢体动作，确保AI角色的动作更加自然。而音频驱动交叉注意力技术则大放异彩，它让AI不仅能听到话语，还能理解音频中的节奏、停顿和语调变化，并将其精准转化为嘴部动作、点头和眨眼。
借助稀疏因果注意力技术，Character.AI能以更具成本效益的方式处理视频帧；而通过非对称蒸馏技术，视频能实时生成，营造出仿佛在进行FaceTime通话的效果。
Character.AI强调，这项研究突破不仅局限于面部动画。它表示，这是迈向实时互动视听AI角色的一大步。该模型支持多种风格，包括逼真的人类形象、动漫角色以及3D虚拟形象，并能实现自然的聆听与说话阶段流畅衔接。
目前，这一功能尚未准备好在应用中上线，Character.AI表示仍处于研究阶段。若公司最终推出此功能靠谱的配资，无疑将成为首批（若非首家）实现这一目标的公司之一，这无疑是AI竞赛中的一个重要里程碑。
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