CyberAgentAILab 开源数字人项目TANGO，heygen的开源版来了～

简介

TANGO 是 CyberAgentAILab 开源的一项前沿研究成果，其初衷在于探索高效生成模型在实际应用场景中的表现。项目诞生于 CyberAgent 在整合创意与人工智能的实践中，旨在为数字内容生成、交互和实时渲染等领域提供一个高性能、模块化、可扩展的解决方案。

• 应用场景：该项目既可以用于生成高保真图像或视频，也可以作为数字人、虚拟主播等多媒体内容的生成引擎，为用户提供实时交互体验。

• 开放共享：作为开源项目，TANGO 的目标是推动学术界与工业界对生成模型与交互式系统的共同探索和实践，降低应用门槛，让更多开发者能够在实际产品中验证前沿技术。

技术架构

TANGO 的技术架构采用了先进的生成模型和模块化设计，主要特点如下：

模块化设计

项目将整体系统拆分为多个模块，每个模块都负责数据预处理、模型训练、实时推理和后处理。这样的设计使得各部分可以独立优化和替换，从而实现系统整体性能的提升和更灵活的应用扩展。

生成模型核心

TANGO 的核心部分采用了 Transformer 或者基于注意力机制的网络结构（有时还会结合扩散模型、VAE 等方法），以实现对输入数据（例如文本、图像、音频等）的高效编码和生成。

• 多模态融合：项目支持多种数据输入形式，通过跨模态特征融合，可以将不同类型的信息进行统一建模，进而生成高质量内容。

实时推理优化

为满足实时交互的需求，TANGO 在架构设计上特别考虑了 GPU 加速和低延迟推理。通过优化内存管理、批处理和动态计算图，该系统在实时场景下可以达到较低的响应延迟，同时保持输出质量。

可扩展性

模块化的架构和灵活的接口设计，使得 TANGO 能够方便地集成到不同的应用中，无论是数字人系统、虚拟主播、还是其他需要高质量生成内容的场景，都可以基于 TANGO 进行定制化开发。

性能对比

详见技术报告

看看效果

相关文献

官方地址：https://pantomatrix.github.io/TANGO/
github项目地址：https://github.com/CyberAgentAILab/TANGO
在线体验地址：https://huggingface.co/spaces/H-Liu1997/TANGO
技术报告：https://arxiv.org/pdf/2410.04221