近期,Soul App AI團隊(Soul AI Lab)已開源實時數(shù)字人生成模型SoulX-FlashTalk 。這是首個能夠?qū)崿F(xiàn)0.87s亞秒級超低延時、32fps高幀率,并支持超長視頻穩(wěn)定生成的14B數(shù)字人模型。

在持續(xù)建設(shè)AI能力的過程中,Soul團隊始終致力于通過技術(shù)創(chuàng)新實現(xiàn)更沉浸、多元的交互體驗。此次開源新模型,除了在速度、效果、延遲和保真度上表現(xiàn)出色,更重要的是,為行業(yè)提供了切實可應(yīng)用的業(yè)務(wù)解決方案,推動大參數(shù)量實時生成式數(shù)字人邁入可具體商用落地階段。

Project Page: https://soul-ailab.github.io/soulx-flashtalk/

Technical Report: https://arxiv.org/pdf/2512.23379

Source Code: https://github.com/Soul-AILab/SoulX-FlashTalk

HuggingFace:https://huggingface.co/Soul-AILab/SoulX-FlashTalk-14B

SoulX-FlashTalk亮點:

四大關(guān)鍵指標(biāo),重塑實時互動體驗

0.87s 亞秒級延時,即時交互

在實時視頻交互中,延遲是決定用戶體驗的核心。SoulX-FlashTalk 憑借全棧加速引擎的極致優(yōu)化,成功將首幀視頻輸出的延時降至0.87s亞秒級。

?“零延遲”即時反饋: 首次讓 14B 級大模型數(shù)字人具備了即時反應(yīng)能力,徹底消除了傳統(tǒng)大模型生成的“滯后感”。

?全場景交互: 無論是視頻通話中的即時對答、直播間彈幕的秒級互動,還是智能客服的實時響應(yīng),均能實現(xiàn)自然、流暢的深度對話。

32fps 高幀率,重新定義“流暢”

盡管搭載了 14B 參數(shù)量的超大 DiT 模型,SoulX-FlashTalk 的推理吞吐量仍高達 32 FPS。

?超越行業(yè)標(biāo)準(zhǔn):遠超直播所需的 25 FPS 實時標(biāo)準(zhǔn),確保每一幀畫面都絲滑順暢。

?大模型,高性能:證明了 140 億參數(shù)大模型在經(jīng)過深度加速優(yōu)化后,依然可以擁有極佳的運行效率。

超長視頻穩(wěn)定清晰生成,告別畫面“崩壞”

數(shù)字人視頻最怕在生成中出現(xiàn)人物面部不一致或顯著畫質(zhì)下降的問題。SoulX-FlashTalk 憑借獨家的自糾正雙向蒸餾技術(shù),解決了這一痛點:

?無感糾錯,畫質(zhì)無損:引入多步回溯自糾正機制,模擬長序列生成的誤差傳播并進行實時修正,就像為 AI 裝上了“實時校準(zhǔn)器”,主動恢復(fù)受損特征。

?超長視頻,穩(wěn)定生成: 不同于傳統(tǒng)的單向依賴,SoulX-FlashTalk 完全保留了雙向注意力機制,讓每一幀生成都能同時參考過去與隱含的未來上下文,從根本上壓制身份漂移,這意味著在超長直播中,主播的口型、面部細節(jié)和背景環(huán)境將始終保持一致,不會出現(xiàn)模糊或變形。

全身動作交互:不只是“口型對齊”

SoulX-FlashTalk 突破了傳統(tǒng)數(shù)字人僅能實現(xiàn)面部“對口型”的局限,帶來了更加真實自然的全身肢體動態(tài)表現(xiàn)。

?全身肢體動態(tài)合成: 不同于僅對臉部進行局部重繪的方案,SoulX-FlashTalk 支持受音頻驅(qū)動的全身動作生成,產(chǎn)生真實自然的人體動態(tài)。

?高精細手部表現(xiàn): 基于14B DiT的強大建模能力,系統(tǒng)能夠有效消除手部畸形與運動模糊,精準(zhǔn)呈現(xiàn)結(jié)構(gòu)清晰、紋理銳利的手部動作細節(jié)。

?靈動而不失穩(wěn)定: 在追求大幅度動態(tài)表現(xiàn)力的同時,系統(tǒng)依然維持了極高的身份一致性(Subject-C 達 99.22),實現(xiàn)了動作靈活性與畫面穩(wěn)定性的完美平衡。

核心方案:

雙向蒸餾+多步回溯自糾正機制

在行業(yè)中,傳統(tǒng)數(shù)字人生成方案大多面臨畫面生成時間長、延遲高、生成效果差、效果不穩(wěn)定、保真度低等問題。

在這樣的背景下,SoulX-FlashTalk正式開源,為了平衡生成質(zhì)量與推理速度,團隊采用了兩階段訓(xùn)練策略:

第一階段:延遲感知時空適配 (Latency-Aware Spatiotemporal Adaptation),結(jié)合動態(tài)長寬比分桶策略進行微調(diào),使模型適應(yīng)較低的分辨率和更短的幀序列;

第二階段:自糾正雙向蒸餾 (Self-Correcting Bidirectional Distillation)。利用 DMD 框架壓縮采樣步數(shù)并移除無分類器引導(dǎo)(CFG),實現(xiàn)加速;多步回溯自糾正機制,通過 autoregressively 合成連續(xù)分塊(最多 K個chunks),顯式模擬長視頻生成的誤差傳播;隨機截斷策略,在訓(xùn)練中在第 k(< K)個分塊數(shù)進行反向傳播,實現(xiàn)高效且無偏的顯存友好優(yōu)化。

訓(xùn)練流程示意圖

同時,團隊進行實時推理加速系統(tǒng)優(yōu)化, 針對 8-H800 節(jié)點設(shè)計的全棧加速引擎實現(xiàn)了亞秒級延遲,包括了

?混合序列并行 (Hybrid Sequence Parallelism):整合 Ulysses 和 Ring Attention,使單步推理速度提升約5倍算子級優(yōu)化:采用針對Hopper架構(gòu)優(yōu)化的FlashAttention3,通過異步執(zhí)行進一步減少 20% 的延遲。

?3D VAE 并行化:引入空間切片并行解碼策略,實現(xiàn)VAE處理的5倍加速。

?整鏈優(yōu)化:通過 torch.compile 實現(xiàn)全流程圖融合與內(nèi)存優(yōu)化。

值得注意的是,在Soul AI團隊發(fā)布的技術(shù)報告中指出,傳統(tǒng)的單向(Unidirectional)模型在處理全局時間結(jié)構(gòu)時存在約束,容易導(dǎo)致時間不一致和身份漂移。因此,團隊完全保留雙向注意力機制(All-to-All 交互),使模型能同時利用過去與隱含的未來上下文,顯著提升了生成的一致性與細節(jié)質(zhì)量。

SoulX-FlashTalk推理架構(gòu)流程圖

AI+實時體驗

賦能行業(yè)多元業(yè)務(wù)場景

從模型表現(xiàn)來看,通過在 TalkBench-Short 和 TalkBench-Long 數(shù)據(jù)集上的定量對比,展示了SoulX-FlashTalk在視覺質(zhì)量、同步精度及生成速度上的全面領(lǐng)先:

在短視頻評測中,它以3.51的ASE和4.79的IQA刷新了視覺保真度記錄,并以1.47的Sync-C分數(shù)表現(xiàn)出最優(yōu)的口型同步精準(zhǔn)度;在5分鐘以上的長視頻生成中,系統(tǒng)憑借雙向蒸餾策略有效抑制了同步漂移,取得了1.61的Sync-C優(yōu)異成績;此外,作為14B參數(shù)規(guī)模的大模型,它在長短視頻任務(wù)中均維持了32 FPS 的高吞吐量,不僅遠超25 FPS的實時性基準(zhǔn),更在推理效率上顯著優(yōu)于行業(yè)同類主流模型。

依托模型優(yōu)越的性能表現(xiàn),開源后,SoulX-FlashTalk將有機會在多領(lǐng)域、行業(yè)實際落地,創(chuàng)造更多價值。例如,在電商領(lǐng)域打造7×24小時AI直播間,特別是,此前傳統(tǒng)的數(shù)字人直播長時間運行后常會出現(xiàn)嘴型對不上或畫質(zhì)模糊的問題,而SoulX-FlashTalk可以支持全天候的流暢視頻直播,即便是在高強度的實時互動中(如回復(fù)彈幕),也能保持如同真人出鏡的高保真畫質(zhì),極大降低直播成本。

此外,在短視頻制作、AI教育、多元互動場景NPC交互、AI客服等方向,模型也提供了高質(zhì)量、可落地、可接入業(yè)務(wù)系統(tǒng)的解決方案。

對Soul而言,SoulX-FlashTalk的發(fā)布也意味著團隊進入了開源新階段。去年10月底,Soul AI團隊開源語音合成模型SoulX-Podcast,在發(fā)布后快速登頂開源社區(qū)平臺HuggingFace TTS(Text To Speech)趨勢榜,目前該模型在GitHub上收獲了超3100星標(biāo)。

接下來,在聚焦語音對話合成、視覺交互等核心交互能力的提升,為用戶帶來更加沉浸、智能且富有溫度的交互體驗的過程中,以持續(xù)推進開源工作為契機,Soul將積極與全球開發(fā)者攜手,共建生態(tài),為推動“ AI +社交”方向前沿能力建設(shè)貢獻力量。