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MNNTaoAvatar阿里巴巴数字虚拟人app功能

特征

由本地法学硕士(LLM)提供支持的对话式人工智能

嵌入ASR模型的语音转文本

使用设备上的TTS进行语音合成

通过A2BS(Audio-to-BlendShape)实现头像行为动画

富有表现力的虚拟形象的实时神经渲染

100%离线且注重隐私

MNNTaoAvatar阿里巴巴数字虚拟人app介绍

欢迎使用MNNTaoAvatarApp，这是一款基于TaoAvatar论文(arXiv:2503.17032v1)的功能齐全的移动应用。

该项目将多模态AI虚拟形象直接呈现在Android设备上，所有模型均可在本地运行，包括：

LLM（大型语言模型）

ASR（自动语音识别）

TTS（文本转语音）

A2BS（音频到BlendShape）

NNR（神经渲染）

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MNNTaoAvatar:手机上的3D数字人“魔法棒”日赚200到300爱心教程

MNNTaoAvatar是阿里巴巴基于其开源的轻量级深度学习推理框架MNN开发的3D数字人技术。与传统的平面化Live2D技术不同，MNNTaoAvatar支持真3D虚拟角色的实时生成与驱动，能够在手机等移动设备上以高达90FPS的帧率运行，带来流畅的交互体验。

该技术结合了3D高斯溅射（3DGaussianSplatting）技术，通过多视角图像序列生成照片级逼真的3D全身虚拟形象。无论是面部表情、手势还是身体姿态，MNNTaoAvatar都能实现毫米级的精细控制，确保虚拟角色的口型、表情和动作自然同步，为用户带来栩栩如生的视觉体验。

技术亮点:轻量高效，多模态驱动

MNNTaoAvatar的成功离不开MNN框架的强大性能支持。作为阿里巴巴自2019年开源的推理引擎，MNN以其轻量级、高性能和跨平台兼容性在业内广受好评。MNNTaoAvatar在此基础上进一步优化，具备以下核心优势:

实时面部捕捉:通过深度学习算法，MNNTaoAvatar能够精准捕捉用户的喜怒哀乐，并以低延迟同步到3D虚拟角色，适用于直播、虚拟会议等实时交互场景。

轻量级部署:得益于MNN的模型量化和内存优化技术，MNNTaoAvatar能够在普通手机上流畅运行，无需高端硬件支持，大幅降低使用门槛。

多模态支持:除了面部表情捕捉，MNNTaoAvatar还支持语音、文本和图像生成等多种输入方式，为开发者提供丰富的创作空间。

开源生态:作为阿里开源战略的一部分，MNNTaoAvatar提供完善的API和工具，方便开发者将其集成到Android和iOS应用中，助力快速开发与部署。

此外，MNNTaoAvatar通过知识蒸馏技术和可学习的高斯混合形状优化了非刚性变形处理，确保虚拟形象在复杂姿态下依然保持高保真度。这种技术创新使其在资源受限的移动设备上也能实现高质量渲染，堪称3D数字人领域的“黑科技”。

应用场景:从直播带货到元宇宙

MNNTaoAvatar的应用潜力十分广泛，已在阿里巴巴内部的多个场景中得到验证。例如，在淘宝和优酷等平台中，3D数字人技术已用于提升直播带货和虚拟活动的用户体验。以下是一些典型应用场景:

电商直播:通过逼真的3D虚拟主播，MNNTaoAvatar能够提升用户沉浸感，同时降低人力成本。

虚拟社交与会议:用户可创建个性化的3D虚拟形象，参与虚拟会议或社交互动，增强沉浸式体验。

元宇宙与AR:MNNTaoAvatar支持在AR设备（如AppleVisionPro）上运行，为元宇宙和虚拟现实应用提供技术支持。

在线教育与娱乐:通过生动的虚拟角色，MNNTaoAvatar可为教育和游戏内容增添趣味性和互动性。

值得一提的是，MNNTaoAvatar的低存储需求和高兼容性使其尤其适合移动端和AR设备，为未来元宇宙的普及奠定了技术基础。

开源赋能:阿里数字人技术的又一里程碑

MNNTaoAvatar的开源标志着阿里巴巴在数字人技术领域的又一重要突破。此前，阿里通义实验室已推出EchoMimic、OmniTalker等数字人项目，展现了其在该领域的深厚积累。而MNNTaoAvatar的发布，进一步壮大了MNN生态，为全球开发者提供了探索3D数字人应用的便捷工具。

MNNTaoAvatar是阿里巴巴基于MNN框架打造的一款本地运行、完全离线的手机端3D数字人应用。它将大语言模型（LLM）、语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、声音驱动表情动作（A2BS）、神经渲染（NNR）等模块融合到Android手机上，无需联网即可实现多模态互动。核心功能亮点包括离线聊天体验、精准语音识别、流畅语音输出、自动表情联动和精细渲染表现，所有功能均在本机完成，确保数据安全与隐私。

更新日志

版本0.0.1

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这是我们第一个公开发布的版本；您可以使用asr和tts与应用程序中的3d头像聊天；如果您有任何疑问，请随时打开问题寻求帮助。

设备要求

由于所有AI模型都是在设备本地执行的，因此该项目需要高性能硬件才能顺利运行。

最低设备要求

Snapdragon8Gen3或同等旗舰SoC

示例：Snapdragon8Gen3、Dimensity9200以获得流畅的体验。

8GBRAM或更多

5GB可用磁盘空间用于模型文件

ARM64架构

低于这些规格的设备可能会出现延迟、音频卡顿或功能受限的情况。