／微軟

以人工智慧生成能夠說話的臉孔，可使人工智慧技術更具互動性，豐富數位通訊體驗，也能強化溝通的無障礙性，在教育、醫療和社交都有許多用處。但過去的技術，距離產生真實且自然的說話臉孔還有一大段距離，不少研究聚焦在對嘴上，臉部動態行為通常被忽視，因此生成的臉部也會顯得僵硬且缺乏說服力。

除了表情之外，頭部運動在增強虛擬人像的真實感，也發揮極大的作用，但與模擬臉部表情所遭遇的問題相同，目前生成的動畫和人體運動模式之間存在相當大的差距。另外，生成效率也是該項技術的一大重點，唯有足夠低延遲，臉部生成技術才能良好地支援即時通訊等應用。

微軟VASA-1框架克服了以往虛擬人像生成技術的限制。此框架的特別之處在於，研究人員利用擴散Transformer模型，在整體臉部動態和頭部運動潛在空間進行訓練，該模型將所有可能的臉部動態，包括嘴唇動作、表情、眼睛注視和眨眼等行為，視為單一潛在變數，並統一建模其機率分布。

研究人員針對整體臉部動態建模，在加上聯合學習的頭部運動模式，最終產生各種逼真且情感豐富的說話行為。同時，微軟利用3D技術輔助表示臉部特徵，並特別設計損失函式，使得VASA-1不只能夠生成高品質臉部影像，且能有效地捕捉和重現臉部3D結構。

VASA-1不只圖像生成品質自然良好，另一大優點更是能高效運作，即時生成逼真的說話臉部，而這對於通訊的即時互動更是關鍵性的能力。研究人員在Nvidia RTX 4090 GPU桌上型電腦進行評估VASA-1，線上串流模式512×512解析度可達40 FPS，延遲時間僅有170 ms。