阿里开源LiveAvatar：虚拟人直播进入无限时长新纪元

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突破瓶颈：工业级实时交互引擎

LiveAvatar 的核心定位非常明确：它不是为了生成一段短视频而生，而是为了解决直播、在线交互等连续运行场景的痛点。长期以来，大模型 驱动的虚拟人往往面临尴尬的抉择：要么追求高画质但生成缓慢，无法实时交互；要么追求实时性但画质粗糙，缺乏细节。

LiveAvatar 创新性地在同一系统中实现了二者的工程级统一。项目团队选择了一个高达 140 亿参数的扩散模型作为视觉主干，这在以往被认为是无法实时运行的“庞然大物”。但通过“算法蒸馏 + 系统并行”的协同设计，LiveAvatar 成功将扩散推理流程压缩至仅需 4 步采样。

在 AGI 技术不断演进的背景下，这种工程优化至关重要。根据公开测试数据，在 5 张 H800 GPU 的算力支持下，LiveAvatar 实现了约 20 FPS 的端到端生成速度。这意味着，高精度的虚拟人终于具备了实时视频播放的基础能力。

流式生成：从“回放”到“即时响应”

传统的虚拟人方案通常采用“音频驱动 -> 离线渲染 -> 视频播放”的模式，这种方式本质上是一种“回放”，无法应对突发的直播互动。LiveAvatar 则彻底改变了这一逻辑，采用了流式生成机制。

在 LiveAvatar 的架构中，音频输入的处理与视频生成是同步进行的。口型、表情、头部动作并非预制，而是在音频播放的同时实时计算生成的。这种低延迟的特性，使得交互延迟被控制在接近人眼不可感知的范围内。

对于关注 AI变现 和商业落地的用户来说，这一特性极具价值。它意味着虚拟人可以真正胜任实时直播带货、视频会议主持、在线教学以及 人工智能 客服等角色，不再是只会念稿的“读词机器”，而是具备了类似真人的即时反馈能力。

无限时长：解决长序列崩坏难题

除了快，LiveAvatar 最大的亮点在于“稳”。在过去的 LLM 或视频生成模型中，随着生成时间的拉长，显存占用和上下文窗口会不断膨胀，导致画面崩溃或动作变形。

LiveAvatar 引入了块级自回归（Block-wise Autoregressive）机制，巧妙地将长视频拆分为多个连续片段逐步生成，并通过时序一致性约束进行无缝拼接。这种技术路线从根本上避免了长序列建模的资源累积问题。

实测数据显示，系统已实现超过 10,000 秒（约 3 小时）的连续稳定生成，期间身份一致性、画面质量与口型同步指标均保持平稳。这为构建 24 小时无间断的 AI 直播间提供了坚实的技术底座，让“日不落”直播成为可能。

基础设施化：从工具到平台的演进

从部署形态来看，LiveAvatar 目前仍属于算力密集型系统，推荐配置为多张 H800 显卡，这显示出其面向数据中心级应用的定位。然而，这也正是虚拟人技术从“个人创作工具”向“企业级基础设施”转型的信号。

随着技术的开源和后续规划的推进（如单 GPU 推理、TTS 一体化等），LiveAvatar 有望成为元宇宙和数字交互场景中的标准化引擎。对于开发者和企业而言，这意味着可以基于此构建更加复杂的 AI新闻 播报系统、虚拟教育平台或政务服务体系。

结语

LiveAvatar 的开源，不仅是阿里巴巴在 人工智能 领域的一次技术秀，更是整个虚拟人行业向实用化迈进的重要一步。它证明了在现有算力条件下，通过优秀的算法设计，完全可以实现高画质、实时性与长时稳定性的共存。

随着未来技术的进一步下沉和优化，我们有理由相信，虚拟人将成为数字世界的常驻居民，深刻改变我们获取信息和交互的方式。想要了解更多关于 大模型、Prompt 技巧以及 Claude 等前沿 AI 动态，请持续关注 AINEWS，我们将为您带来最新鲜的 AI日报 与深度解析。