先了解这件事
AI 综述
2026年9月24日,Meta发布并介绍由Muse Realtime Voice与Muse Realtime Avatar组成的统一流式架构。据Meta介绍,二者通过共享语音token流连接:前者生成编码内容与韵律的语音token,后者消费同一流并生成流式视频。系统以固定长度历史作为后续分块的动作上下文,在任意对话长度下保持有界计算,同时生成同步的语音、唇动与表情。团队将带3-way CFG、每段视频需120次评估的40步扩散教师模型蒸馏为无引导的2步因果学生模型,配合固定长度KV cache与self-forcing,以少60倍的评估次数接近教师质量。Meta还称,在自家实时通话产品中与两个商用化身系统对比,Muse Realtime Avatar在整体偏好上领先。目前尚无后续发展事实。
AI 根据公开报道生成
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- 来源：AI at Meta
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9月24日
AI at Meta一手
Meta 发布 Muse Realtime Voice 与 Muse Realtime Avatar 统一流式架构
Meta 发布 Muse Realtime Voice 与 Muse Realtime Avatar，二者通过共享语音 token 流组成统一流式架构，前者生成编码内容与韵律的语音 token，后者消费同一流并生成流式视频。系统以固定长度历史作为后续分块的动作上下文，在任意对话长度下保持有界计算，同时生成同步的语音、唇动与表情。团队将带 3-way CFG、每段视频需 120 次评估的 40 步扩散教师模型蒸馏为无引导的 2 步因果学生模型，配合固定长度 KV cache 与 self-forcing，以少 60 倍的评估次数接近教师质量；在自家实时通话产品中与两个商用化身系统对比，Muse Realtime Avatar 在整体偏好上领先。