TaoAvatar – 开启虚拟人新时代的钥匙

TaoAvatar是什么

TaoAvatar 是阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室梦飞团队推出的高保真、轻量级的 3D 全身对话虚拟人技术。它基于 3D 高斯溅射（3DGS）技术开发，能够从多视角图像序列中生成逼真的、拓扑结构一致的 3D 全身虚拟形象，支持对姿态、手势和表情的精细控制，可实现口型、表情和动作的自然同步，且能在多种移动和 AR 设备上以 90FPS 的高帧率实时运行，同时保持低存储需求。

核心功能

• 高保真全身动态虚拟形象生成 ：利用多尺度 GAN 渲染架构，结合姿态估计网络和细节增强网络，从多视角图中生成高保真、全动态的虚拟人形象，语义化身体部位建模方式使其更易于控制。
• 实时渲染与低存储需求 ：采用 3D 高斯溅射等先进技术，在移动设备和 AR 终端上以 90 帧 / 秒的高帧率运行，支持高分辨率渲染，存储需求低，如无纹理参数的模型小于 10MB，单人物纹理在 20MB 左右。
• 多信号驱动 ：可通过语音、表情、手势和身体姿势等多种信号驱动，借助 Audio2BS 模型等实现面部表情和手势的动态生成，让虚拟人表情动作自然流畅。
• 轻量级架构 ：将复杂的非刚性变形 “烘焙” 到轻量级的 MLP 网络中，结合混合形状补偿细节，显著提高运行效率，降低对设备性能的要求。

技术原理

• 3D 高斯溅射（3DGS）技术 ：用 3D 高斯函数表示场景中的点，投影到 2D 图像平面进行渲染。先通过结构光技术从多视角图像中估计 3D 点云，再将每个点转换为高斯函数，使用随机梯度下降进行训练。
• 姿态依赖非刚性变形处理 ：将复杂的非刚性变形分解为刚性变形和形状变形两部分，通过知识蒸馏技术将形状变形 “烘焙” 到轻量级的 MLP 网络中，高效处理复杂姿态变形。
• 可学习的高斯混合形状 ：训练神经网络学习不同姿态和表情下的高斯混合形状参数，并应用到虚拟形象上，使其在不同姿态和表情下保持高保真度。
• 教师 - 学生网络框架 ：教师网络负责捕捉输入角色的非刚性动态，生成高斯点云序列；学生网络基于 MLPs 近似教师网络输出的形状和外观，实现参数化的全身Avatar，并通过自监督学习框架进行训练。

支持平台

TaoAvatar 具备良好的跨平台兼容性，能够部署在各种移动和 AR 设备上，如 Android、MacBook 和 Apple Vision Pro 等，为用户在不同设备上提供一致的高质量虚拟人体验。

团队介绍

TaoAvatar 的研发团队是阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室梦飞团队。该团队在计算机视觉、图形学和机器学习等领域拥有深厚的技术积累和丰富的研发经验，凭借其专业能力和创新能力，成功打造了这一领先的 3D 全身对话虚拟人技术。

项目资源

• 项目官网 ：https://pixelai-team.github.io/TaoAvatar/
• arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2503.17032

业务场景

• 虚拟助手与客服 ：提供自然个性化的交互体验，可实时回答用户问题、解决用户需求，提升服务效率和质量。
• 在线教育 ：实现虚拟教师形象的实时互动教学，使教学过程更加生动有趣，提高学生的学习积极性和参与度。
• 娱乐与社交 ：在游戏、直播等领域创造更真实的虚拟角色，增强用户的沉浸感和互动性，为娱乐和社交带来全新体验。
• 企业培训 ：用于员工培训和模拟场景演练，模拟各种工作场景和情况，让员工更好地掌握工作技能和应对方法。
• 电商直播 ：虚拟主播可 24 小时不间断地进行商品展示和讲解，提升用户体验和互动效果，降低人力成本，提高销售转化率。
• 全息通信 ：在远程通信中生成逼真的虚拟形象，让用户仿佛面对面交流，增强沟通的亲切感和真实感。