RealVideo：智谱AI开源的实时流媒体对话视频生成系统

一、RealVideo是什么

RealVideo是由智谱AI主导开发并开源的实时流媒体对话视频生成系统，采用Python编程语言开发，依托WebSocket技术实现客户端与服务端的双向实时通信，融合大语言模型与语音、视频生成技术，构建起“文本输入→AI语音合成→视频帧实时生成→流媒体传输”的完整技术链路。

不同于传统的视频生成工具，RealVideo的核心定位是“实时交互型对话视频系统”，它并非简单的离线视频生成器，而是能够基于用户输入的文本或语音，快速生成具备自然唇形同步效果的对话视频，并通过流媒体技术实现低延迟传输与展示。

RealVideo的诞生填补了开源领域“实时对话视频生成”的技术空白，其轻量化的模块化设计和清晰的代码结构，降低了开发者接入AI视频生成技术的门槛，无论是个人开发者进行技术研究，还是企业团队搭建定制化视频交互应用，都能基于该项目快速落地。

二、功能特色

RealVideo凭借其创新的技术融合和精准的功能定位，展现出多项区别于同类项目的核心特色，具体如下：

2.1 多模态输入输出，交互体验自然流畅

系统支持文本输入作为核心交互方式，用户只需输入文字内容，即可触发AI的语音响应与视频生成流程。在输出端，系统可同步生成音频流和视频流：音频部分由GLM-TTS模型合成，语音自然度高、音色可定制；视频部分基于自回归扩散技术生成，实现音频与唇形的精准同步，避免出现“口型对不上声音”的违和感，让虚拟人物的对话更具真实感。

2.2 基于WebSocket的实时双向通信

传统的HTTP协议采用“请求-响应”模式，无法满足实时视频流传输的低延迟需求。RealVideo采用WebSocket协议构建通信层，实现客户端与服务端的长连接，数据可双向实时推送。当用户输入文本后，服务端无需等待客户端再次请求，即可主动将生成的音频和视频流推送至前端，确保视频播放与语音输出的同步性，端到端延迟控制在合理范围内，满足实时对话场景的需求。

2.3 模块化设计，易于扩展与二次开发

项目采用高度解耦的模块化架构，将核心功能拆分为文本处理模块、语音合成模块、视频生成模块、WebSocket通信模块和前端展示模块。每个模块都有独立的接口和配置文件，开发者可根据需求替换或升级单个模块，例如将GLM-TTS替换为其他语音合成模型，或对接自定义的虚拟人物形象库，无需修改整个系统的核心代码。这种设计大幅提升了项目的灵活性和可维护性。

2.4 便捷的语音克隆能力，支持个性化定制

系统内置语音克隆功能，用户只需上传少量的语音样本（通常为几分钟的音频），即可训练出专属的语音模型，生成的语音响应能够匹配特定的音色、语速和语调。该功能无需复杂的训练流程，通过简单的API调用即可实现，为个性化虚拟助手、数字人直播等场景提供了强大的技术支撑。

2.5 低门槛部署，支持多终端访问

RealVideo的前端页面基于现代浏览器开发，兼容Chrome、Firefox、Edge等主流浏览器，无需安装额外插件，用户通过网页即可访问系统功能。服务端部署流程简洁，提供详细的依赖清单和启动脚本，开发者按照步骤操作即可完成部署，无需具备深厚的底层技术功底。

三、技术细节

RealVideo的核心技术栈涵盖大语言模型、语音合成、视频生成、实时通信四大领域，各技术模块协同工作，共同实现实时流媒体对话视频生成的功能。以下从技术架构、核心模型、关键算法三个层面展开解析：

3.1 技术架构

RealVideo采用客户端-服务端（C/S）架构，整体分为前端客户端、后端服务端和模型层三个部分，架构流程如下：

1. 前端客户端：负责用户交互（文本输入、视频展示）、音频播放和WebSocket连接管理。前端页面采用HTML+CSS+JavaScript开发，通过WebSocket API与后端建立长连接，实时接收后端推送的音频和视频数据，并在页面上渲染展示。

2. 后端服务端：作为系统的核心枢纽，负责处理前端请求、调用模型接口、生成视频帧和管理数据流。后端基于Python开发，主要包含以下子模块：

• 请求处理模块：接收前端的文本输入，进行格式校验和预处理；

• 模型调用模块：对接GLM-4.5-AirX和GLM-TTS模型，生成语音响应；

• 视频生成模块：基于音频数据和输入图像，通过自回归扩散算法生成唇形同步的视频帧；

• WebSocket通信模块：管理客户端连接，实现音频流和视频流的实时推送。

3. 模型层：包含RealVideo自研的视频生成模型、智谱AI的GLM-4.5-AirX大语言模型和GLM-TTS语音合成模型，是系统生成内容的核心动力。模型层支持本地部署或云端调用，满足不同用户的算力需求。

3.2 核心模型与依赖

RealVideo的运行依赖多个核心模型和第三方库，具体信息如下表所示：

3.3 关键算法

1. 唇形同步算法 唇形同步是实时对话视频生成的核心技术，RealVideo采用音频特征驱动的唇形预测算法。该算法首先对GLM-TTS生成的音频进行特征提取，分析音频的频谱、基频等参数，然后基于预训练的唇形模型，预测出与音频对应的唇部动作序列，最后将唇部动作序列映射到输入的虚拟人物图像上，生成每一帧的视频画面。算法通过自回归扩散技术优化视频帧的生成速度，确保视频播放与音频输出的同步性。

2. 实时流媒体传输算法 为了降低视频流传输的延迟，RealVideo采用帧压缩与分片传输策略。系统将生成的视频帧进行轻量化压缩，然后按照固定的时间片进行分片，通过WebSocket协议逐片推送至前端。前端接收到分片数据后，立即进行解码和渲染，无需等待完整视频文件下载完成，从而实现实时播放的效果。

四、应用场景

RealVideo凭借其实时性、交互性和开源特性，可广泛应用于多个领域，具体场景如下：

1. 智能虚拟助手 企业或开发者可基于RealVideo搭建个性化虚拟助手，用户通过文本与虚拟助手对话，系统实时生成具备自然唇形的视频响应。该场景可应用于智能客服、在线教育答疑、政务咨询等领域，提升用户与AI交互的沉浸感。例如，银行可部署虚拟客服，用户输入问题后，虚拟客服以视频形式解答，相比纯文字或语音客服，体验更友好。

2. 数字人直播与短视频创作 对于内容创作者而言，RealVideo提供了高效的数字人内容生成工具。创作者只需准备虚拟人物的形象图片，输入直播脚本或短视频文案，系统即可实时生成数字人对话视频，无需手动调整唇形或动作。该功能可降低数字人直播的技术门槛，个人创作者无需专业的动画制作技能，即可快速产出高质量的数字人视频内容。

3. 在线教育与远程培训 在在线教育场景中，RealVideo可用于构建虚拟教师。教师只需输入教学内容的文本，系统即可生成虚拟教师的授课视频，配合语音讲解，实现沉浸式的远程教学。此外，该系统还可应用于企业内部培训，生成标准化的培训视频，降低培训成本。

4. 社交娱乐与虚拟社交 在社交娱乐领域，RealVideo可用于虚拟人物聊天功能。用户可创建专属的虚拟形象，与好友通过文本聊天，系统实时生成双方虚拟形象的对话视频，提升社交的趣味性和互动性。同时，该功能还可应用于游戏陪玩、虚拟主播互动等场景。

5. 技术研究与二次开发 对于科研机构和技术团队而言，RealVideo是一个优质的开源研究平台。开发者可基于该项目的代码，深入研究实时视频生成、唇形同步、流媒体传输等技术，也可通过修改模块代码，开发出更具针对性的应用，例如结合人脸识别技术实现表情同步，或对接更多大模型提升对话能力。

五、使用方法

RealVideo的部署和使用需要遵循一定的步骤，涵盖环境准备、依赖安装、配置修改、服务启动和前端访问五个环节，具体操作如下：

5.1 环境要求

• 硬件要求：由于需要运行大模型和视频生成算法，系统对硬件算力有一定要求，推荐配置为至少2块80GB显存的GPU（如NVIDIA H100、H200），CPU建议为Intel Xeon或AMD EPYC系列，内存不低于64GB，确保模型运行和数据处理的流畅性。

• 软件要求：Python 3.10-3.12版本（需安装pip3包管理工具），支持WebSocket和Web Audio API的现代浏览器（Chrome 90+、Firefox 88+、Edge 90+），操作系统推荐Linux（Ubuntu 20.04+），也可兼容Windows 10/11（需配置相应的环境变量）。

5.2 依赖安装

1. 克隆项目仓库 首先在本地服务器上克隆RealVideo的GitHub仓库，执行以下命令：

   git clone https://github.com/zai-org/RealVideo.git
   cd RealVideo

2. 安装Python依赖库 项目提供了requirements.txt文件，包含所有必要的第三方库，执行以下命令安装：

   pip3 install -r requirements.txt

3. 下载辅助模型 需下载Wan2.2-S2V-14B模型以增强视频生成效果，执行以下命令：

   huggingface-cli download Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B --local-dir-use-symlinks False --local-dir wan_models/Wan2.2-S2V-14B

   若下载速度较慢，可更换为国内的ModelScope镜像源。

5.3 配置修改

1. 设置API密钥 RealVideo需要调用智谱AI的GLM-4.5-AirX和GLM-TTS模型，因此需要配置API密钥。在项目根目录下找到config.py文件，打开后修改以下参数：

   ZAI_API_KEY = "your_api_key" # 替换为你的智谱AI API密钥

   API密钥可通过智谱AI开放平台申请获取。

2. 修改模型路径 若RealVideo自研模型和Wan2.2-S2V-14B模型的下载路径与默认路径不一致，需在config.py文件中修改模型路径参数，确保系统能够正确加载模型。

5.4 启动服务

在完成环境配置和依赖安装后，执行启动脚本启动服务，命令如下：

python3 main.py --gpus 2 # 指定使用2块GPU

启动成功后，服务端会在本地监听8003端口，控制台会输出“Server started on http://localhost:8003”的提示信息。

5.5 前端访问

打开支持WebSocket的浏览器，在地址栏输入http://localhost:8003，即可进入RealVideo的前端页面。在页面的文本输入框中输入内容，点击发送按钮，系统会实时生成对应的语音和视频，并在页面上播放。

六、常见问题解答

Q：启动服务时提示“GPU显存不足”怎么办？

A：RealVideo的视频生成模型和辅助模型对显存要求较高，推荐使用至少2块80GB显存的GPU。若显存不足，可尝试以下解决方案：① 降低模型的批量处理大小（在config.py中修改batch_size参数为较小值）；② 使用模型的轻量化版本（如Hugging Face上的fp16量化版本）；③ 采用云端模型调用的方式，无需本地部署大模型。

Q：前端页面无法连接到服务端，提示“WebSocket连接失败”是什么原因？

A：出现该问题的常见原因有三个：① 服务端未正常启动，需检查控制台输出的错误信息，修复后重新启动；② 防火墙或安全组阻止了8003端口的访问，需在服务器上开放8003端口；③ 浏览器不支持WebSocket协议，需更换为Chrome、Firefox等现代浏览器。

Q：生成的视频唇形与语音不同步，如何解决？

A：唇形不同步通常是由于音频和视频的传输或渲染延迟导致的。可尝试以下方法：① 优化网络环境，降低客户端与服务端的网络延迟；② 在config.py中调整视频帧的分片大小，减小分片时间间隔；③ 检查前端页面的音频播放和视频渲染代码，确保两者的时间戳对齐。

Q：如何替换虚拟人物的形象？

A：RealVideo支持自定义虚拟人物形象，只需将准备好的人物图片（推荐分辨率为1080P，格式为PNG/JPG）放入项目的static/images目录下，然后在前端页面的“形象选择”菜单中选择对应的图片即可。若需要长期使用自定义形象，可修改前端代码，将默认形象设置为自定义图片路径。

Q：RealVideo的开源协议是什么？是否可以用于商业用途？

A：RealVideo的主项目遵循Apache License 2.0开源协议，允许用于商业用途，开发者可自由修改、分发和商用，只需在产品中注明开源协议和项目来源。需要注意的是，项目中的self_forcing目录遵循Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International协议，该部分代码仅限非商业用途，商用前需替换或获得相应授权。

七、相关链接

1. GitHub仓库：https://github.com/zai-org/RealVideo

2. 模型下载地址：

• Hugging Face：https://huggingface.co/zai-org/RealVideo

• ModelScope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/RealVideo

3. 智谱AI开放平台：https://open.bigmodel.cn/（申请GLM-4.5-AirX和GLM-TTS API密钥）

4. 辅助模型下载：https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B

八、总结

RealVideo作为智谱AI开源的实时流媒体对话视频生成系统，通过融合GLM-4.5-AirX大语言模型、GLM-TTS语音合成技术与自研视频生成算法，实现了文本输入到实时唇形同步视频输出的完整链路，其基于WebSocket的实时通信架构和模块化的代码设计，不仅保证了系统的低延迟和高扩展性，也降低了开发者的二次开发门槛。该项目覆盖智能虚拟助手、数字人直播、在线教育等多个应用场景，既为个人开发者提供了优质的技术研究平台，也为企业搭建定制化视频交互应用提供了高效的解决方案，是开源领域实时视频交互技术的一次重要实践。