北京
2月3日消息，近日，Soul App AI团队（Soul AI Lab）宣布开源实时数字人生成模型 SoulX-FlashTalk。据介绍，该模型参数规模为14B，可实现0.87s 亚秒级首帧延时、32fps 高帧率推理吞吐，并支持 超长视频稳定生成，面向“实时在线交互”场景落地。
模型表现
官方披露，SoulX-FlashTalk重点解决实时视频交互中的两大难点——低延迟与长时稳定性。在推理侧，团队通过全栈加速引擎将首帧输出延迟压至亚秒级；在长视频生成中，则引入 自纠正双向蒸馏技术 与 多步回溯自纠正机制，模拟误差传播并进行实时修正，降低人物身份漂移与画质衰减风险。与此同时，模型 保留双向注意力机制（All-to-All），使每一帧生成可同时参考过去与隐含未来上下文，从而在超长直播中维持口型、面部细节与背景的一致性，减少画面“崩坏”。
除面部口型对齐外，SoulX-FlashTalk也进一步扩展到 全身动作交互。官方称，该模型支持音频驱动的全身动作生成，并强化手部细节表现，减少手部畸形与运动模糊，同时在动作幅度提升的情况下仍保持较高身份一致性（Subject-C达99.22）。
在训练策略上，团队采用两阶段方案，包括 延迟感知时空适配（Latency-Aware Spatiotemporal Adaptation） 与 自纠正双向蒸馏（Self-Correcting Bidirectional Distillation）。推理侧则结合混合序列并行（Hybrid Sequence Parallelism）、FlashAttention3、3D VAE并行化及torch.compile整链优化等手段，以提升实时推理效率。
训练流程
SoulX-FlashTalk推理架构
Soul AI Lab表示，SoulX-FlashTalk可应用于7×24小时AI直播、短视频制作、AI教育、互动NPC、AI客服等场景，尤其针对数字人直播长时间运行后常见的嘴型漂移、画质模糊等问题提供可落地的解决方案。此前，Soul曾开源语音合成模型 SoulX-Podcast，并在开源社区获得较高关注。
目前，项目页面、技术报告、源码及HuggingFace模型均已上线。（袁宁）
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