随着AI技术的快速演进，AI视频正在加速融入各类业务流程。从商品讲解、知识科普到智能客服，应用场景不断拓展。但对于企业来说，要真正将“AIGC视频”落地到生产线上，仍面临一道关键难题：如何以低成本、高质量的方式，批量生成个性化的人物视频？

一、当前困境：高成本、低复用、难控制

在理想状态下，我们希望仅通过“一张人物图像+一段音频”，即可自动生成自然流畅、形象稳定、语音对齐的视频内容。但现实远比理想复杂，主要挑战集中在以下三方面：

◆ 制作成本高，难以规模复制

当前大量人物视频仍依赖真人拍摄。一个模特每天拍摄成本几百到几千元不等，外加化妆、布景、拍摄与剪辑团队，整体制作周期长、费用高。这种方式显然难以支撑大规模、多角色、快节奏的内容需求。

◆ 视频内容单一，适配度差

为节约成本，许多企业采用“固定素材+脚本替换”的方式，复用现有人物视频。但这种方式难以实现内容与画面的动态适配，人物动作单一、情绪缺乏、表达力不足，最终效果难以令人信服。

◆ 唇形不同步、动作僵硬、表情不自然

市面上的AI人物视频技术仍存在明显短板。嘴型与音频常不同步，人物动作表情僵化，尤其在中文语境下更为突出（如侧脸唇齿难以分离、发音嘴型缺失等），容易产生强烈违和感，影响使用体验。

二、主流方案剖析：为何难以突破真实感

虽然近年来人物视频生成技术已取得一定进展，但主流方案仍难以在“自然度”、“表达力”与“可控性”之间取得平衡。主要存在两类路径：

◆ 两阶段方案：唇动但“整张脸没动”、“动作不协调”

此类方法通常先生成固定人像视频素材，再用语音驱动唇部区域进行替换。虽然在技术上实现了快速复用，但由于只修改了嘴巴及面部部分，表情与动作缺乏协调，常出现“嘴在动但脸不动”、“动作呆板”的尴尬效果，整体表现不真实。

◆ 一阶段Diffusion+Transformer（DIT）方案：人物“空心化”

这类方法通过一张图和一段音频直接生成视频，路径简洁、推理高效，但在训练中缺乏对关键区域（如唇部、眼神、姿态）的显式建模。人物表现容易出现“嘴型漂移、情绪脱节”，尤其在侧脸、转头等复杂场景下失真严重，人物形象缺乏“生命感”。

三、百度的答案：MuseSteamer-Talk 1.0

为解决上述问题，百度提出MuseSteamer-Talk 1.0——一款端到端、全模态驱动的人物视频生成模型，支持：“一张图 + 一段音频 = 一段自然、流畅、仿真度高的人物视频”，与传统方案不同，MuseSteamer-Talk并非只关注“嘴型合不合适”，而是重塑了“人如何说话”的整个表达过程，实现了真实感、表现力与可控性之间的平衡。

其核心技术亮点包括：

✅ 高清画质输出

基于自研视频生成底座MuseSteamer-I2V，支持1080P高分辨率输出，细节保留清晰，适用于商业级应用。

✅ 唇形对齐专家网络

通过精细建模唇齿运动与发音对应关系，实现音素级嘴型对齐，连读、停顿、转头状态下依然自然逼真。

✅ 动作与表情双通路规划系统

将语义内容 + 音频节奏共同纳入动作规划，驱动手势、头部、表情等多维度细节生成，人物表演更具逻辑与情绪张力。

✅ 身份保持与IP一致性机制

融合图像级风格建模与人脸结构保持机制，确保人物五官稳定不漂移，适用于品牌IP定制、虚拟主播、数字员工等场景。

视频案例

prompt：一名女子推着自行车慢慢向前走。她穿着瑜伽裤和防晒衣，显得运动感十足。女子微笑着看向镜头，在谈论城市骑行相关的话题。

<文案>：大家好！我们是中关村骑行社团，无论是穿行于城市的街道，还是探索乡间的小路，骑行都能让你......

prompt：一位专业女性，她神情专注而自信地介绍着某项技术或工作内容，手时不时地比划某些姿势。

<文案>：在成都学纹绣，选择学校确实很重要。四川大华美容文绣艺术专业学校是个不错的选择，它有近40年的历史......

prompt：一位身穿印有“steamer talk”和“Baidu”字样T恤的男性。他站在一栋现代建筑前，他神情专注地做着演讲。

<文案>：Steamer-Talk是一款业界领先的端到端多模态条件注入人物视频生成模型，突破传统AI人物视频制作需要先生成动态视频再对口型的痛点......

prompt：动漫风格，一位穿着蓝色中山装的中年男子站在一个装饰华丽的总统办公室内，他神情专注而自信地介绍着某项技术或工作内容，表情动作自然。

<文案>：Steamer-Talk是一款业界领先的端到端多模态条件注入人物视频生成模型，突破传统AI人物视频制作需要先生成动态......

AI时代，任何商业场景，都需进行AIx数字化重构！