想给影视片段换配音却担心口型对不上？数字人直播几小时后就出现 "脸崩""身份漂移"？遮挡场景下编辑口型直接效果崩溃？这些长期困扰 AI 影视创作、数字人应用的口型编辑痛点，终于被可灵团队的 OmniSync 技术攻克啦！
作为视频生成领域的核心刚需，口型编辑（输入视频 + 目标音频，输出口型精准匹配的新视频）在内容创作、虚拟直播、影视后期等场景中应用广泛。尽管 DiT 等视频生成技术推动口型效果不断进步，但三个核心痛点始终难以突破：口型与原视频纹理的耦合干扰、复杂场景下的身份（ID）保持难题、长时长推理的稳定性不足。
快手可灵团队提出OmniSync，凭借无 mask 训练范式、流匹配推理策略和动态时空 CFG 技术，实现了 "无限时长、强 ID 保持、遮挡鲁棒" 的三重突破，重新定义了视频口型编辑的行业标准。该研究成果入选NeurIPS 2025 Spotlight，成果均分排名第三。
🔮 论文标题\] ： OmniSync: Towards Universal Lip Synchronization via Diffusion Transformers \[📖 论文地址\] ：https://arxiv.org/pdf/2505.21448 \[📝 项目主页\] ：https://ziqiaopeng.github.io/OmniSync/ **一、行业痛点：传统口型编辑的三大 "致命伤"** * 口型和底板视频耦合难题：原视频的说话状态会带动口型、面部表情、脖子纹理、下巴阴影等一系列联动反应，这种深度耦合让音频驱动的口型编辑效果大打折扣。传统 "遮挡嘴部 mask" 方案只能勉强缓解，无法从根本上解耦。 * 复杂场景下的id保持：为了解耦而遮挡下半张脸的 mask 方案，会同时丢失人物身份信息。即便通过额外路径注入 ID，在人脸角度大幅变化、出现遮挡时，仍会出现 "认不出人" 的效果崩溃。 * 长时长推理：mask方案本质上就是mask区域能视频的可控生成，长时长推理中极易出现id漂移，通常只能保证几十秒内有效，无法满足电影剪辑、超长直播等场景需求。 **二、OmniSync技术创新** 针对上面的痛点问题，OmniSync的方法引入了一种无mask训练推理范式，使用dit进行直接帧编辑，无需显式掩模，彻底解耦口型和底板，实现 SOTA的口型效果的同时实现了无限持续时间的推理。id方面支持大幅度的角度变化、遮挡，甚至支持动态id(例如底板视频上有动态特效)。 2.1 通用的唇形同步框架 OmniSync创新地提出一个基于扩散 Transformer（DiT）通用的唇形同步框架，消除了对参考帧和显式mask的依赖，彻底解耦id和口型，实现了跨不同视觉表示的准确语音同步。  其核心逻辑是让训练中模型学习映射函数（Vcd,Aab）→ Vab，其中 V 代表视频帧，A 代表音频，索引（a:b,c:d）代表从同一视频中采样的不同片段，仅根据目标音频修改与语音相关的区域，无需显式掩码或参考帧。 这种训练方式类似图像到视频（i2v）的生成逻辑：(I,Aab）→ Vab。原视频（Vcd）仅提供人物身份（ID）信息，口型完全由目标音频（Aab）驱动，从根源上实现了 ID 与口型的彻底解耦，既保证了口型精准度，又完整保留了原视频的面部纹理、姿态特征。 2.2 无限时长推理 传统推理方式虽能保证口型对齐，但会改变原视频中人物的姿态和位置，违背口型编辑的核心诉求。OmniSync 设计了基于流匹配的渐进式噪声初始化策略，完美解决这一问题： * 去噪初期先锁定人物轮廓等低频信息（口型编辑无需改变的部分），直接对原视频加噪得到 "姿态位置固定" 的初始状态； * 后续由 DiT 模型完成针对性去噪，仅优化口型相关区域。 这一策略不仅避免了姿态不一致和ID漂移，还让模型能就近参考帧维度的 ID 信息 ------ 相比额外注入统一 ID 的方案，在人脸角度剧变、遮挡等复杂场景下 ID 保持更稳定，且无累计误差，真正实现无限时长推理。  2.3 动态时空CFG 推理中CFG是加大音频-\>口型控制力的有效方法，并可以通过CFG系数调整强度，系数较大时能有较大控制力，但同时会带来纹理异常等badcase，OmniSync通过动态CFG解决了这个矛盾，明显改善口型精度。 如下图所示： * t维度：CFG随着去噪过程逐渐减小，因为在后期口型已经形成，CFG对口型无影响，只会带来异常纹理。 * 空间维度：以嘴部为中心，高斯分布，通过CFG重点加强口型效果。  **三、效果展示** OmniSync能够在真人、卡通、动物、复杂光影、遮挡等复杂场景下都能够有较好的唇形同步效果。 Demo1：即使有部分面部遮挡也能保持准确的口型同步。 occlusion1 (1) Demo2：与风格化角色和艺术表现无缝协作。 stylistic5 (1) **四、总结** OmniSync，一个针对多样化内容的通用唇形同步框架，消除了对参考帧和显式mask的依赖，彻底解耦id和口型，实现无限时长推理和复杂场景id保持。它解决了传统方案中：口型、id保持、时长三大痛点问题。大量实验表明，OmniSync在具有挑战性的场景中表现出卓越的性能，为将精确唇形同步集成到更广泛的AI视频生成生态系统中奠定了坚实的基础。