数字人技术正在经历从“形似”到“神似”的关键跨越。近日，快手可灵团队公开了其AI数字人核心技术“Kling-Avatar”，不仅发布了详细技术报告，还同步开启了产品公测。这项技术最引人注目的突破在于：数字人不再局限于机械的口型同步，而是真正实现了包含表情、肢体、情绪在内的“全身自然表演”。从虚拟主播到影视动画，这一技术或将重新定义内容创作的边界。
1. 从“对口型”到“演剧情”：数字人技术的代际突破
传统数字人技术的痛点十分明显：即便口型与音频同步精准，也往往显得僵硬——缺乏自然的表情变化，肢体动作与场景脱节，更无法根据内容传递细腻情绪。例如，当音频是欢快的歌曲时，数字人可能只是机械张嘴，而不会配合出现微笑、挥手等符合情绪的动作；当文本提示“悲伤地讲述故事”时，面部表情也难以呈现对应的低落感。
Kling-Avatar的出现正是为了解决这一问题。通过多模态大语言模型（MLLM）的深度驱动，它能让数字人“读懂”内容、“理解”情绪，并据此生成连贯的全身表演。无论是演讲时的手势强调、对话时的眼神互动，还是唱歌时的肢体律动，数字人都能自然呈现，甚至支持分钟级长视频的稳定输出，镜头切换和动作衔接流畅度堪比真人表演。
可灵数字人产品界面已开放公测，用户可通过文本、音频、图像输入生成“会表演”的数字人视频。体验地址：https://app.klingai.com/cn/ai-human/image/new
2. Kling-Avatar的核心突破：用“导演思维”驱动数字人表演
要让数字人“会表演”，关键在于让它具备“理解内容”和“统筹全局”的能力。Kling-Avatar的技术核心，正是模拟了人类导演的工作逻辑——通过“多模态导演模块”（MLLM Director）整合输入信息，再分阶段生成完整表演。
2.1 多模态输入：让数字人“看懂、听懂、读懂”
“MLLM导演”模块如同数字人的“大脑”，能同时处理三种关键信号：
- 音频：不仅识别语音内容，还能解析语调中的情感（如欢快、悲伤、愤怒）；
- 图像：分析参考人像的面部特征、姿态，以及场景环境（如室内、户外、特写镜头）；
- 文本提示：精准捕捉用户对动作（如“挥手”“点头”）、镜头（如“推近”“全景”）、情绪（如“惊讶”“温柔”）的具体要求。
通过对这三种信号的综合理解，系统能构建出一份结构化的“剧情描述”，明确表演的节奏（如快节奏说唱、慢节奏叙述）、风格（如正式演讲、轻松对话）和关键节点（如强调某个词时的手势）。
Tips：什么是多模态大语言模型（MLLM）？
MLLM是能同时处理文本、图像、音频等多种模态信息的AI模型。相比传统仅处理文本的语言模型，它更接近人类“多感官理解世界”的方式，因此能让数字人更精准地“理解”表演需求。
2.2 蓝图视频：为表演画好“全局剧本”
基于“剧情描述”，“MLLM导演”会先生成一段“蓝图视频”。这段视频并非最终成品，而是一份“全局大纲”——它确保数字人的整体动作风格、情绪走向、镜头逻辑在长时间内保持一致。例如，若文本提示“从微笑开场，逐渐转为严肃表情”，蓝图视频会明确这一情绪转变的时间节点和过渡方式，避免后续生成中出现表情跳变。
3. 两阶段生成：从“大纲”到“成片”的无缝衔接
有了“蓝图视频”这一全局框架，Kling-Avatar通过第二阶段的“级联生成”，将蓝图细化为流畅的完整视频。这一过程类似电影拍摄：先确定关键场景（关键帧），再逐一拍摄片段，最后剪辑拼接。
3.1 关键帧挑选：锁定表演的“高光时刻”
系统会从蓝图视频中自动挑选关键帧，标准包括：
- 身份一致性：面部特征、服装纹理与参考图高度匹配；
- 动作多样性：避免重复动作，确保表演丰富；
- 表情清晰度：嘴部、眼部等关键表情区域无模糊。
这些关键帧相当于表演的“锚点”，例如“挥手动作的最高点”“惊讶表情的瞬间”，为后续片段生成提供明确的起止参考。
3.2 子段生成与拼接：解决长视频“断层”难题
传统数字人生成技术在处理长视频时，容易出现动作不连贯、表情跳变（如突然皱眉）等问题。Kling-Avatar通过“子段并行生成”解决这一痛点：以相邻关键帧为起止点，分别生成多个短视频片段（如5秒一段），再将片段无缝拼接。由于每个片段都以关键帧为“边界”，且共享蓝图视频的全局逻辑，最终拼接出的长视频自然流畅，避免了“断层感”。
3.3 音频对齐插帧：让口型与节奏“严丝合缝”
表演的真实感离不开“音画同步”。Kling-Avatar引入了“音频对齐插帧”技术：将音频按音节切分，与视频帧精准匹配；同时，在关键帧之间插入过渡帧，确保嘴型开合、肢体动作与音频节奏（如说唱的快节奏、演讲的停顿）完全同步。即便是“truth”这类发音复杂的单词，或远景镜头中人脸较小时，口型对齐依然精准。
Tips：级联生成的优势是什么？
直接生成分钟级长视频对AI算力和一致性控制要求极高。级联生成通过“先全局、后局部”的策略，既能降低计算压力，又能避免长视频中的细节失真，是当前数字人生成的高效方案。
4. 细节打磨：三大策略保障“自然感”与“可控性”
即便有了框架和流程，数字人表演仍需解决三大核心问题：口型是否精准、文本指令是否有效、身份是否稳定。Kling-Avatar通过针对性优化，给出了答案。
4.1 口型对齐：远近景都“说得清楚”
- 近景优化：自动检测嘴部区域，对模糊帧进行加权去噪，确保唇形细节清晰；
- 远景优化：当人脸在画面中占比小时，扩展视频帧以增强面部特征捕捉，避免口型“糊成一团”。
4.2 文本可控性：让“指令”不被AI“遗忘”
为防止模型过度依赖训练数据而“忽视”用户文本提示（如文本要求“挥手”，却生成了“点头”），团队冻结了文本跨注意力层的参数——这相当于“锁定”了文本与动作的对应关系，确保“文本说什么，数字人做什么”。
4.3 身份一致性：告别“变脸式”表演
数字人最尴尬的问题之一是“身份漂移”：生成过程中突然出现面部纹理模糊、肤色变化等“不像本人”的情况。Kling-Avatar在推理阶段构造“退化负样本”（如故意生成模糊、肤色异常的图像），通过对比负样本与正常样本，抑制身份特征的漂移，让数字人从始至终“长得像自己”。
5. 性能验证：多项指标领先主流竞品
为证明技术实力，可灵团队建立了严格的测评基准：包含375组“参考图-音频-文本提示”样本，覆盖真人/AI生成图像、中/英/日/韩多语言、快慢语速、多样情绪等场景。通过与OmniHuman-1、HeyGen等主流数字人技术对比，Kling-Avatar在多项核心指标上表现突出：
| 评测维度 | Kling-Avatar | OmniHuman-1 | HeyGen |
|---|---|---|---|
| 总体效果 | 领先 | - | 略优 |
| 口型同步 | 领先 | - | 持平 |
| 画面质量 | 领先 | - | 持平 |
| 指令响应 | 领先 | - | 领先 |
| 身份一致性 | 领先 | - | 持平 |
（数据来源：Kling-Avatar技术报告用户偏好测评，采用Good/Same/Bad评分体系）
尤其在“总体效果”和“指令响应”上，Kling-Avatar的优势显著——用户反馈其表演“更像真人”“更懂我想要什么动作”。
6. 开放与落地：从技术到产品的“最后一公里”
目前，基于Kling-Avatar的“会表演”数字人功能已在快手可灵平台（https://app.klingai.com）开启公测，逐步向创作者和开发者开放。用户只需上传参考图、输入音频和文本提示，即可生成数字人表演视频。
此外，团队计划开源测评基准和部分训练数据，推动行业共同进步。这意味着，未来不仅是快手生态，整个虚拟内容创作领域（如虚拟主播、动画制作、广告代言）都可能用上这项技术——数字人或许将从“工具”变为“演员”，真正走进内容创作的核心舞台。
从机械对口型到自然表演，Kling-Avatar的突破不仅是技术的进步，更让我们看到：AI数字人正在从“模仿人类”走向“理解人类”。当虚拟人能真正“读懂”情绪、“演活”故事，内容创作的想象力边界，或许才刚刚被打开。
参考链接
评论