复旦大学与百度联手开源 Hallo3：高动态真实感肖像动画技术新突破
上海 – 人工智能领域再添新星！复旦大学与百度公司近日联合宣布，正式开源其共同研发的肖像动画生成框架 Hallo3。这项基于扩散变换器网络（Diffusion Transformer Networks）的创新技术，能够生成高度动态且逼真的肖像动画视频，为游戏开发、电影制作、社交媒体等多个领域带来革命性的变革。
打破传统，实现多视角动态肖像动画
长期以来，肖像动画技术主要依赖正面视角，难以应对复杂姿势和动态场景。而Hallo3的出现，彻底打破了这一局限。它不仅能够从正面、侧面、俯视或低角度等不同视角生成动画肖像，还能处理肖像周围的动态对象，如人物手持智能手机、麦克风或佩戴紧密贴合的物品，并生成对象在视频序列中的真实运动。更令人惊艳的是，Hallo3还能生成具有动态效果的背景，如前景中的篝火或背景中的拥挤街道场景，极大地增强了视频的真实感和沉浸感。
“Hallo3的突破性在于其对复杂场景的适应能力和对细节的精细把控，”复旦大学项目负责人李教授在接受采访时表示，“我们希望通过开源这一技术，能够推动整个行业的发展，让更多人能够享受到高质量的肖像动画技术。”
技术解析：预训练模型与多重条件机制
Hallo3的核心技术基于预训练的变换器视频生成模型CogVideoX，该模型使用3D变分自编码器（VAE）对视频数据进行压缩，并将潜在变量与文本嵌入相结合，基于专家变换器网络进行处理。为了实现更精准的控制，Hallo3引入了三种条件机制：文本提示（ctext）、语音音频条件（caudio）和身份外观条件（cid）。这些条件信息通过交叉注意力（cross-attention）和自适应层归一化（adaLN）进行整合，从而确保生成的动画能够高度符合用户的需求。
此外，Hallo3还设计了身份参考网络，通过因果3D VAE结合42层变换器层，从参考图像中提取身份特征，嵌入到去噪潜在代码中，基于自注意力机制增强模型对身份信息的表示和长期保持。同时，该模型还利用wav2vec框架提取音频特征，生成帧特定的音频嵌入，并通过交叉注意力机制将音频嵌入与潜在编码进行交互，确保生成的面部动画与语音高度同步。
应用前景广阔，赋能多行业发展
Hallo3的开源，无疑将为各行各业带来巨大的发展机遇。
- 游戏开发： 游戏开发者可以利用Hallo3为游戏中的角色生成动态的肖像动画，使角色在游戏中的表现更加自然和逼真，从而提升玩家的游戏体验。
- 电影制作： 电影制作人员可以利用Hallo3生成逼真的角色动画，提升电影和动画的视觉效果和沉浸感。
- 社交媒体： 社交媒体用户可以使用Hallo3生成动态头像，使用户的个人资料更加生动有趣，提升用户在社交媒体上的个性化体验。
- 在线教育： 在线教育平台可以利用Hallo3生成虚拟讲师的动画，让在线课程更加生动和有趣，提高学生的学习兴趣和参与度。
- 虚拟现实和增强现实： 在VR和AR应用中，Hallo3可以生成虚拟角色，提供更加逼真的交互体验，增强用户的沉浸感和参与感。
开源共享，共建AI生态
百度公司AI技术负责人王先生表示：“我们非常高兴能与复旦大学共同推出Hallo3，并将其开源。我们相信，通过开源，能够吸引更多开发者参与到这个项目中来，共同推动AI技术的发展，让更多人能够享受到AI带来的便利。”
目前，Hallo3的项目代码、模型和技术论文已在GitHub、HuggingFace和arXiv等平台公开。欢迎广大开发者和研究人员积极参与，共同探索肖像动画技术的未来。
参考文献：
- Hallo3项目官网：https://fudan-generative-vision.github.io/hallo3
- GitHub仓库：https://github.com/fudan-generative-vision/hallo3
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/fudan-generative-ai/hallo3
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.00733
（完）
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