LiveTalk：实时交互的视频生成系统论文分享

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📄 LiveTalk: Real-Time Multimodal Interactive Video Diffusion via Improved On-Policy Distillation

1. 作者与机构 ‍🔬

作者： Ethan Chern、Zhulin Hu、Bohao Tang、Jiadi Su、Steffi Chern、Zhijie Deng、Pengfei Liu ([arXiv][1])

机构： 作者来自多个研究机构，包括 SII、SJTU、GAIR（具体机构信息可参考论文原文）([闲记算法][2])

📌 背景补充： 团队成员在 视频生成、扩散模型、互动系统与多模态学习 等领域有多项相关研究，在构建用于实时交互的视频生成系统方面具有较强经验积累。

2. 研究背景 📚

随着 AI 技术的发展，实时生成视频响应 是构建智能交互系统（如虚拟数字人、对话型 AI 伴侣）的重要基础任务。然而目前：

扩散模型（Diffusion Models） 在视频生成中表现出优异的视觉质量，但其迭代式去噪与双向注意力机制 要求在生成每一帧之前访问整个视频序列，从而导致推理延迟高达 60--120 秒，不适合实时场景。([AIModels][3])
现有为了提速的蒸馏方法（如 Self Forcing）已能将生成过程变为自回归并减少步骤，但它们主要针对文本到视频 (T2V) 情况设计，多模态条件下生成仍表现不稳定，出现闪烁、黑帧和质量下降等伪影。([AIModels][3])

因此，在更复杂的 多模态条件（文本、图像、音频） 下进行实时视频扩散生成仍存在明显挑战。([AIModels][3])

3. 研究动机

🎯 核心问题： 毫秒级或接近实时的视频生成对于人机交互至关重要，但目前的视频扩散系统由于架构和训练机制限制，还无法满足这种实时性需求。

📌 具体挑战：

如何在 多模态条件（text + image + audio） 下稳定地微调扩散模型，从而实现高速推理？
现有的 on-policy distillation 方法在单一条件下表现良好，但当条件信号多源且互相竞争时容易失败。

📍 研究价值： 设计一种 改进的 on-policy 蒸馏（distillation）配方 ，使得视频生成模型能够保持与高质量双向扩散基线相当的视觉质量，并实现 20× 更低推理成本与延迟，从而真正支持实时 AI 交互系统。([Hugging Face][4])

4. 方法概述 ⚙

本文提出了一套改进的 on-policy distillation 机制和条件数据处理策略，使视频扩散模型能在保持高质量的同时，支持真实时间多模态交互。

📌 4.1 问题定位：为何 Self Forcing 失败

Self Forcing 是现有用于蒸馏扩散模型为自回归结构的方法，但当同时引入多个条件信号（如音频嘴型、身份图像、文本语义）时，这些信号之间可能冲突，最终导致：

视频闪烁、黑帧伪影；
身份不一致；
质量下降。([AIModels][3])

🛠 4.2 核心改进点

论文提出了 三条改进策略 来提升蒸馏训练的稳定性与效率：

✅ 1. 条件输入的质量筛选

对 音频、图像、文本 条件输入进行预处理与筛选。
音频需清晰且容易与视觉嘴型对齐；
图像需光照均匀且身份一致；
文本需与录制内容语义保持高度一致。思路：清晰、噪声低的条件输入提供更稳定的训练信号。([AIModels][3])

🧠 2. 改进的初始化与优化调度

在蒸馏训练过程中，并非从随机噪声开始学习，而是在一定程度上让学生模型先"暖身"以匹配教师模型的输出。
具体来说，让学生模型从与教师模型接近的输出起点开始蒸馏，有助于避免在早期训练中陷入错误模式。
同时采用更激进的调度策略，让训练后期更快逼近期望的少步采样能力。([AIModels][3])

🔁 3. 增强 on-policy 优化策略

通过调整训练策略与蒸馏优化机制，使得模型在多模态条件下获得更一致、更稳定的学习信号。
论文指出这些调整在视觉质量和稳定性方面都带来显著改进。([AIModels][3])

📎 4.3 构建 LiveTalk 系统

论文不仅提出蒸馏改进方法，还基于此构建了完整的实时多模态交互系统 LiveTalk：

将蒸馏后的视频生成模型与 音频语言模型（如 Qwen3-Omni） 集成；
通过 Anchor-Heavy Identity Sinks 等技术维持长序列对话中的身份一致性；
实现多模态输入（语音、图像、文本）条件下的实时视频生成响应。([AIModels][3])

5. 实验结果 📊

🔍 实验设置

评估任务集中于 多模态条件的 Avatar 视频生成，使用多个 benchmark：

HDTF
AVSpeech
CelebV-HQ 这些数据集包含语音、面部图像和文本语义等多模态信息，适合评估系统在真实多源条件下的性能。([Hugging Face][4])

📈 关键实验结果

✅ 显著加速

蒸馏模型在推理阶段相比双向全步扩散基线性能 降低约 20× 的计算成本与延迟。
响应延迟从 60--120 秒 被压缩至 实时接近水平。([Hugging Face][4])

✅ 保持高视觉质量

在视觉质量评估指标上（如身份一致性、音视频同步、内容质量等），蒸馏模型与大规模、全步 bidirectional 模型表现基本一致。([Hugging Face][4])

✅ 系统级 benchmark 优势

LiveTalk 在多个回合交互基准测试中优于现有 SOTA 模型（如 Sora2、Veo3），表现为：
- 更高的视频连贯性；
- 更自然的多轮生成质量；
- 极低的响应延迟。([Hugging Face][4])

6. 未来展望 🔮

📍 研究局限性与潜在方向：

高质量条件输入筛选机制依赖数据质量，在噪声较高场景可能受限；
蒸馏策略虽显著提升实时性能，但对于更大场景（如全身动作实时生成）或更加复杂条件（多人物、多语言）仍有探索空间；
将方法推广至更丰富的实时互动环境（AR/VR、跨设备协作等）是未来可能方向。

📌 开源代码与资源

📂 论文链接（arXiv）： https://arxiv.org/abs/2512.23576 ([arXiv][1])

📌 **注意：**截至目前未检测到官方开源代码库，如有发布可后续补充链接。

1.https://arxiv.org/abs/2512.23576 2.https://lonepatient.top/2025/12/30/arxiv_papers_2025-12-30.html 3.https://www.aimodels.fyi/papers/arxiv/livetalk-real-time-multimodal-interactive-video-diffusion?utm_source=chatgpt.com "LiveTalk: Real-Time Multimodal Interactive Video Diffusion via Improved On-Policy Distillation | AI Research Paper Details" 4.https://huggingface.co/papers/2512.23576