数字人视频生成技术正迅速成为增强人机交互体验的核心手段之一。然而，现有方法在实现低延迟、多模态控制与长时序一致性方面仍存在显著挑战。大多数系统要么计算开销巨大，无法实时响应，要么只能处理单一模态输入，缺乏真正的交互能力。
为了解决这些问题，快手可灵团队（Kling Team） 提出了一种名为 MIDAS（Multimodal Interactive Digital-human Synthesis）的新型框架，通过自回归视频生成结合轻量化扩散去噪头，实现了多模态条件下实时、流畅的数字人视频合成。该系统具备三大核心优势：
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64× 高压缩比自编码器，将每帧压缩至最多 60 个 token，大幅降低计算负荷；
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低于 500ms 端到端生成延迟，支持实时流式交互；
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4 步扩散去噪，在效率与视觉质量间取得最佳平衡。
该项研究已被广泛实验验证，在多语言对话、歌唱合成甚至交互式世界建模等任务中表现出色，为数字人实时交互提供了全新解决方案。