实时交互数字人开发指南:Vidu S1 架构详解与接入实战

VideoChat:开源的数字人实时对话系统,支持自定义数字人的形象和音色 VideoChat 是一款开源的实时数字人对话系统,支持语音输入和实时对话功能,首包延迟低至 3 秒,适用于多种实时语音交互场景。 阅读详情

2024 年以来,视频生成赛道卷得飞起——Seedance、Kling轮番刷榜,生成质量肉眼可见地在提升。但如果你真正尝试把这些模型落地到产品里,会发现一个共同的天花板:它们都是"离线"的。

行业里当前的"实时数字人"方案,本质是一条拼接链路——ASR 转文字、LLM 生成回复、TTS 合成语音、再驱动口型对齐模型。模块割裂,链路长延迟高,角色的表情动作全靠预设动画库硬凑,谈不上真正的"生成式交互"。

Vidu S1 换了个思路:不做模块拼接,直接让视频生成模型本身具备实时交互能力,让 AI 视频从"离线生成"迈向"实时交互"。

一、核心能力拆解

1. 语音指令实时跟随

传统数字人是"语音驱动口型"——嘴型能对上,但表情、动作靠预设动画库。Vidu S1 做的是"语音控制行为":结合语音内容、情绪和画面状态,实时生成口型、表情、手势和身体姿态,不调动作模板。

过去:语音输入 → 口型同步
现在:语音输入 → 行为理解 → 实时生成表情、动作与反馈

2. 无限时长实时生成

传统模型一次输出一段固定视频,过程中没法改方向。Vidu S1 采用自回归路线,逐帧预测,每一帧都可以接收当前时刻的新指令:

历史画面 + 当前语音/指令 → 生成下一帧 → 更新状态 → 继续

同时维护两级上下文保证稳定性:

  • 长期 anchor:锁定角色身份,防止形象漂移

  • 短期滑动窗口:保证相邻帧动作连贯

3. 540P + 25FPS 实时输出

模型侧和系统侧同时优化:

  • 模型侧:TurboDiffusion(少步生成)+ SageAttention(8-bit 注意力)+ SLA / SpargeAttention(稀疏注意力),消费级显卡可运行

  • 系统侧:TurboServe 流式 Serving,播放当前帧时已在算下一帧,新指令可即时注入后续生成

不只是帧率指标——这是进入视频通话、直播、陪伴场景的基础门槛。

4. 一张图即时建角色

不需要多图建模、绑定、训练。上传一张首帧图,模型即时理解角色外观和风格,直接开始交互。支持真人、动漫、萌宠,支持音色克隆。

过去:上传素材 → 等待训练 → 开始使用 现在:上传首帧 → 即时交互

二、使用场景与最佳案例

AI 陪伴、虚拟 IP、互动游戏、AI 客服、电商直播——所有需要"角色实时在线"的场景。

1. AI陪伴

ViduS1-AI陪伴

2. 电商直播

ViduS1-AI电商


三、API 接入实战:6 步搞定

好了,说完原理,来点实在的。Vidu S1 已经开放了 API,接入流程其实挺清晰的。

你需要准备什么
  • 一个 API Key(格式:Token vda_xxx,可以这里获取)

  • 麦克风(必须),摄像头(video 模式需要)

  • 一张数字人形象图(URL 或 Base64)

  • 一段人设描述文字

  • 接入阿里云 RTC SDK(音视频传输用)

完整接入流程
第1步:调接口创建数字人会话 → 拿到"房间号"和"入场券"
第2步:用"入场券"接入阿里云 RTC 视频频道
第3步:建立 WebSocket 连接,发"我准备好了"的信号
第4步:收到"数字人准备好了"的回复,开始互动
第5步:互动中保持心跳,处理被强制断开的情况
第6步:通话结束,发挂断信号,查账单
接口总览

方法

路径

用途

POST

/live/v1/lives

创建数字人会话

GET

/live/v1/lives/{live_id}

查询会话状态和账单

WebSocket

/live/ws/live/connect

控制信令(开始/挂断)

POST

/live/v1/voices/clone

创建新音色

GET

/live/v1/voices

查询音色列表(系统音色 + 自定义音色)

Step 1:创建数字人会话

调这个接口,相当于"开一个房间"。

注意:{host} 使用真实域名,文档里是占位符

  • 国内域名:api.vidu.cn

  • 海外域名:api.vidu.com

请求:

POST https://{host}/live/v1/lives
Authorization: Token vda_xxx
Content-Type: application/json
{
  "call_mode": "video",
  "avatar": {
    "persona": "你是一个友好的客服,请自然地与用户实时互动",
    "image_uri": "https://你的数字人图片地址.png",
    "name": "小美",
    "voice": ""
  }
}

字段说明:

字段

类型

必填

说明

call_mode

String

是

交互方式,目前提供2种交互方式,可以根据需求自由选择,枚举值如下:

  • audio:纯语音

  • video:音视频

avatar.persona

String

是

数字人的人设,不限字符数,具体见“推荐的人设模板”章节

avatar.image_uri

String

是

数字人形象图片地址,支持图片URL和base64

  • 仅支持输入1张【单人】图片,支持全身、半身形象,支持各种风格的形象

  • 图片格式:PNG、JPG、JPEG、WEBP

  • 图片大小:50MB

  • base64 decode之后的字节长度需要小于20M,且编码必须包含适当的内容类型字符串,例如:

data:image/png;base64,{base64_encode}

avatar.name

String

否

数字人名字,建议20字符内

avatar.voice

String

否

音色,不填用默认,Vidu支持音色克隆,具体见:【音色克隆接口】

默认值:Tina

你会收到:

{
  "live": {
    "id": "123456789",
    "status": "waiting",
    "live_duration": 600,
    "call_mode": "video"
  },
  "rtc": {
    "app_id": "xxxx",
    "channel_id": "live-user-123456789",
    "user_id": "live-user-1001-123456789",
    "token": "base64-token...",
    "token_expire_at": "1750003600"
  }
}

关键字段说明:

字段

字段类型

说明

live.id

String

房间ID,后面所有步骤都要用这个,务必保存

live.status

String

此时是 waiting,数字人还没准备好

live.live_duration

Int

本次会话最大时长(秒),超时自动断开,最大600秒

rtc.token

String

进视频房间的凭证,默认1小时有效

rtc.user_id

String

你在RTC频道里的用户名

rtc.token_expire_at

String

token过期时间(Unix时间戳),过期需重新创建会话

⚠️ 此时数字人状态是 waiting,房间建好了但还没人进去,继续下一步。

Step 2:接入 RTC(进入视频通话房间)

数字人的视频和声音不是通过 HTTP 传的,是通过实时音视频通道传的,所以必须先接入这个频道才能看到/听到数字人。

阿里云 RTC SDK 下载地址:

https://help.aliyun.com/zh/live/introduction-to-real-time-audio-and-video-artc-sdk

用第一步拿到的信息加入频道:

// 加入频道(用第一步拿到的 rtc.token 和 rtc.user_id)
await aliRtc.joinChannel(rtc.token, rtc.user_id);

// 推送你自己的麦克风声音(必须推,否则数字人听不到你说话)
await aliRtc.publishLocalAudioStream(true);

// 推送你自己的摄像头画面(只有 video 模式才需要)
await aliRtc.publishLocalVideoStream(true);

// 订阅数字人的音视频(这样才能看到/听到数字人)
// 数字人在频道里的用户ID固定格式是:live-bot-{creatorID}-{liveID}
aliRtc.on('videoSubscribeStateChanged', (uid, newState) => {
  if (newState === 'subscribed') {
    // 把视频流渲染到你的页面上
  }
});

RTC频道里各角色的用户ID格式:

角色

用户ID格式

你(用户)

live-user-{creatorID}-{liveID}

数字人

live-bot-{creatorID}-{liveID}

视频推流

live-video-push-{creatorID}-{liveID}

⚠️ 进了视频房间,但数字人还没"开机",继续下一步发信号。

如果是 App:

  ### audio 模式

  join channel: live-audio-{liveID}
  my uid:       live-user-{creatorID}-{liveID}

  publish:
  - 麦克风音频 -> live-user-{creatorID}-{liveID}

  subscribe:
  - 数字人音频 -> live-bot-{creatorID}-{liveID}


  ### video 模式

  join channel: live-user-{liveID}
  my uid:       live-user-{creatorID}-{liveID}

  publish:
  - 麦克风音频 -> live-user-{creatorID}-{liveID}
  - 摄像头视频 -> live-user-{creatorID}-{liveID}

  subscribe:
  - 数字人视频 -> live-video-push-{creatorID}-{liveID}

Step 3:建立 WebSocket 连接并发"开始"信号

WebSocket 是一条持续保持的"控制通道",用来告诉服务器你准备好了,以及后续的挂断操作。

注意:{host} 使用真实域名,文档里是占位符

  • 国内域名:api.vidu.cn

  • 海外域名:api.vidu.com

连接地址:

wss://{host}/live/ws/live/connect?live_id={live_id}
Authorization: Token vda_xxx
Content-Type: application/json

连接建立后,立刻发这条消息:

{
  "type": 1,
  "live_id": "123456789",
  "seq_id": 1,
  "payload": {
    "conn_init": { "version": 1 } // version固定 1
  }
}

Step 4:等待数字人准备好

发完上一步的消息后,等待服务器回复。

情况一:数字人准备好了 ✅

{
  "type": 2,
  "payload": {
    "conn_init_ack": { "success": true } // success:true/false
  }
}

→ 收到这个,数字人正式上线,可以开始说话了!

情况二:数字人还没准备好(video模式常见)⏳

{
  "type": 2,
  "payload": {
    "conn_init_ack": {
      "success": false,
      "error_code": "NOT_READY"
    }
  }
}

→ 收到这个,按以下步骤重试:

  1. 关闭当前 WebSocket 连接

  2. 等待 2-3 秒

  3. 重新建立 WebSocket 连接(回到第三步)

  4. 重复直到收到 success: true,建议使用指数退避(2s → 4s → 8s)

情况三:初始化彻底失败 ❌

{
  "type": 2,
  "payload": {
    "conn_init_ack": {
      "success": false,
      "error_code": "LIVE_CONN_INIT_FAILED"
    }
  }
}

→ 这个不是临时错误,需要回到第一步重新创建会话。

Step 5:互动进行中

保持心跳

服务端每 5 秒发一次 ping,你的客户端必须在 15 秒内有任何消息,否则被服务器判定为死连接强制断开。大多数 WebSocket 库会自动处理 ping/pong,但一定要确认你的库开启了自动回复。

通过文字聊天
  • 音视频模式和音频模式都支持通过文字对话聊天

{
  "type": 99,
  "payload": {
    "text_msg": {
      "content": "你好"
    }
  }
}

处理被强制断开(必须处理!)

服务器可能随时踢你下线,收到这条消息就是被强制断开:

{
  "type": 6,
  "payload": {
    "hangup": {
      "hangup_reason": "xxxx"
    }
  }
}

根据 hangup_reason 处理:

hangup_reason

触发场景

user_end

用户主动断开

timeout

会话超时

audit_violation

会话触发风控断开

credit_insufficient

积分不足

sip_closed

SIP/provider 侧关闭

provider_closed

provider 主动 close

sip_reconnect_timeout

SIP 断连后超过重连宽限仍未恢复

client_reconnect_timeout

App 客户端断线后超过重连宽限仍未恢复

prepared_sip_disconnected

video live 还在 prepared、App 从未 ready/未开播时 SIP 断开,直接结束

owner_taken_over

SIP 断连期间 owner 被其他节点接管,本地 session 自关;通常更多是内部关闭原因

owner_lease_lost

owner 续租失败/丢失,本地 session 自关;通常更多是内部关闭原因

ai_output_closed

AI 输出通道关闭导致 session 关闭;通常更多是内部关闭原因

external

Redis live:close,广播关闭

⚠️ 除了监听 type: 6,还要监听 WebSocket 的异常关闭事件做兜底处理。

Step 6:结束通话

主动挂断

通话结束时,通过 WebSocket 发这条消息:

{
  "type": 5,
  "live_id": "123456789",
  "seq_id": 2,
  "payload": {
    "hangup": { "hangup_reason": "user_end" }
  }
}

发完之后:

  1. 关闭 WebSocket 连接

  2. 调用阿里云 RTC SDK 的 leaveChannel() 离开视频频道

查询本次通话账单(可选)

注意:{host} 使用真实域名,文档里是占位符

  • 国内域名:api.vidu.cn

  • 海外域名:api.vidu.com

GET https://{host}/live/v1/lives/{live_id}
Authorization: Token vda_xxx

返回:

{
    "live": {
        "id": "969824102288199680",
        "stream_url": "",
        "live_duration": 600,
        "status": "on_live",
        "call_mode": "video",
        "character_id": "1",
        "avatar": {
            "persona": "你是甜甜 Tina,我的声音像温热的奶茶,甜甜的、暖暖的,但解决问题可一点都不含糊哦!",
            "image_uri": "https://prod-maas-vidu.s3.ap-southeast-1.amazonaws.com/live/avatar/969824102288199680/avatar.jpg?X-Amz-Algorithm=AWS4-HMAC-SHA256&X-Amz-Checksum-Mode=ENABLED&X-Amz-Credential=AKIAZVXP2QJE7YFNWAHM%2F20260701%2Fap-southeast-1%2Fs3%2Faws4_request&X-Amz-Date=20260701T084708Z&X-Amz-Expires=86400&X-Amz-SignedHeaders=host&response-cache-control=max-age%3D86400&response-content-disposition=attachment&x-id=GetObject&X-Amz-Signature=4bc80c384970532cee3ecabdd420441257da79eb0cb00185f838dc0fbc6808e7",
            "name": "甜甜 Tina",
            "voice": "Tina",
            "live_prompt": ""
        },
        "created_at": "1782895599",
        "start_time": "0",
        "end_time": "0",
        "trace_id": "2a41b767baddff1f54bf5d859d371083",
        "infer_task_id": "969824126237679616",
        "billed_seconds": 18,
        "credits_cost": 27
    }
}

字段

类型

说明

status

String

ended 表示已结束

billed_seconds

String

计费时长(秒),从数字人准备好开始算

started_at

String

开始计费时间(Unix时间戳)

ended_at

String

结束时间(Unix时间戳)

会话状态流转
waiting → on_live → ending → ended
(创建后) (双端就绪) (结束中) (已结束)

四、踩坑提醒

几个容易卡住的地方:

错误

原因

处理方式

HTTP 401

API Key 错误或缺失

检查 Authorization Header

HTTP 403

不是这个会话的创建者

确认用的是创建这个会话的 API Key

HTTP 404

会话不存在或已过期

重新创建会话

WS NOT_READY

数字人SIP还没准备好

断开重连,指数退避重试

WS LIVE_CONN_INIT_FAILED

初始化彻底失败

重新创建会话

五、写在最后

从开发者角度看,Vidu S1 的接入体验比我预期的顺畅。API 设计清晰,WebSocket + RTC 的架构虽然比普通 HTTP 接口多了几步,但换来的是真正的实时双向交互——这在之前的视频生成产品里是做不到的。

未来,Vidu API开放平台将持续分享:

AI 视频创作教程、最佳实践案例、行业解决方案及最新能力解析......

欢迎关注我们,与更多开发者和创作者共同探索 AI 视频的无限可能!

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人工智能研究所的博客 444

实时数字人与隐空间预训练:Vidu S2与NCP-ArchPreview技术解读

视频生成与大模型训练是当前AI应用的两大核心方向。视频生成模型逐步从离线渲染走向实时交互,720P分辨率的实时数字人需要解决计算量、时空一致性与流式管线优化等工程难题;与此同时,大语言模型的预训练范式也在被重新审视,隐空间预训练尝试将文本从离散token转为连续语义表征,有望降低对词表的依赖并提升跨语言泛化能力。这两条主线分别代表着AIGC应用层和基础模型层的创新突破:实时数字人可落地于直播、电商口播、在线教育等场景,而隐空间预训练则为Agent工具路由、RAG语义匹配提供了更轻量的底层支持。本文围绕Vid

weixin_29038155的博客 215

Vidu S2实时720P数字人与NCP隐空间预训练:AI范式新突破

大语言模型(LLM)与视频生成技术正迎来范式变革。传统模型基于next token prediction的离散预测方式,在语义表达上逐渐触及天花板;而视频生成从离线渲染走向实时交互,也对推理架构和工程系统提出了更高要求。Vidu S2实时720P数字人生成,解决了数字人场景中实时性、一致性与口型同步的痛点,将应用推进到生产级;NCP-ArchPreview则尝试把LLM预训练目标从离散token升级为隐空间连续概念,为提升语义理解能力带来新思路。同时,LLM落地工程中的密钥泄露、prompt注入攻击、JSO

weixin_29057695的博客 227

AI前沿论文周报:Vidu S2与NCP-ArchPreview技术解读

数字人与大语言模型是当前AI落地最活跃的两大方向。数字人生成要求高分辨率与实时交互,而LLM预训练则面临算力黑洞和效率瓶颈。实时视频生成技术通过解耦空间与时间建模,实现720P流式输出,让虚拟客服、直播助手等场景成为可能。与此同时,隐空间预训练范式尝试在压缩表征中快速评估模型架构,以降低试错成本。围绕这些技术,实际工程中还常遇到密钥泄露、JSON结构化输出不稳定、Temperature调参等细节问题。从论文解读出发,梳理Vidu S2与NCP-ArchPreview的技术原理,并讨论LLM工程落地中的常见坑

weixin_31458015的博客 210

Vidu S2与NCP-ArchPreview:实时720P数字人与隐空间预训练

视频生成与大语言模型预训练是当前AI工程化落地的两大主线。视频生成从离线渲染走向实时交互,720P分辨率下的端到端延迟成为数字人产品能否进入直播、在线培训等场景的分水岭;大模型预训练则从离散Token预测转向连续隐空间预测,试图以更高信息密度的表征降低推理成本、捕捉长程依赖。与此同时,RAG与知识库技术持续演进,GraphRAG和多跳检索让模型在特定领域内稳定输出,而ONNX部署与量化优化则推动模型从训练走向运行。本文围绕Vidu S2的实时720P数字人能力与NCP-ArchPreview的隐空间预训练架

weixin_29053695的博客 233

Vidu S2实时720P与NCP隐空间预训练:视频与语言生成的新范式

生成式AI正从逐帧、逐token的惯性束缚中解放出来。在视频领域,扩散模型通过多步迭代采样生成画面,但高分辨率下计算成本极高;在语言领域,离散tokenizer带来的信息损失也限制了预训练效率。近期Vidu S2与NCP-ArchPreview分别从视觉和语言两个方向切入,共同挑战“生成必须离散化”的固有假设。Vidu S2借助条件生成、注意力优化与蒸馏策略,实现实时720P数字人合成与局部可控视频编辑;NCP-ArchPreview则尝试在连续隐空间中直接进行自回归预训练,以降低信息瓶颈并提升训练效率。这

weixin_28235513的博客 209

Vidu S2边播边改技术原理与实时视频编辑架构

实时视频编辑正从‘导出-编辑-再导出’的离线范式,转向‘播放即编辑、编辑即生效’的在线交互新范式。其核心在于突破传统媒体处理延迟链,依托流式解码、分块AI推理与状态一致性协议,实现毫秒级音画锚定、局部重绘与协同编辑。关键技术如WebGPU加速、微帧包(micro-frame packet)、JSON Patch状态管理,共同支撑低延迟(<320ms)、高一致性的Web端实时视频操作。该能力已广泛应用于知识短视频修正、企业培训动态批注、教育平台即时互动等轻量级高频迭代场景,标志着AI视频工具正式迈入工程化落地

weixin_31956641的博客 280

论文周报丨Vidu S2实现实时720P数字人生成与视频编辑;NCP-ArchPreview探索LLM隐空间预训练新范式...速览一周AI前沿论文

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HyperAI超神经 340
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