3D虚拟人关键突破：动态倾听与实时对话能力实现

国内多所高校与研究机构在3D虚拟人交互技术上实现重要突破，使虚拟人能在对话中自然地兼顾“说话”与“倾听”，交互表现更加拟人流畅。

长期以来，虚拟人在对话中往往难以协调语言与动作，行为切换生硬。本次研究提出的回合级交错掩码自回归（TIMAR）框架，创新引入“回合级因果注意力”机制，让虚拟人像真人一样仅依据当前及历史对话信息生成反应，避免提前依赖后续内容，从而保证交互的即时与连贯。配合高效的生成模型，该技术还能合成丰富的非语言动作，如点头与表情变化。

实验显示，新方法在真实对话数据集上全面优于现有系统，动作真实度误差降低15%至30%，并能有效利用对话历史提升回应质量。该成果有望推动虚拟人在客服、教育、心理陪伴等领域的落地，使其成为更具情感感知能力的交互伙伴。

研究团队计划开源相关代码与模型，助力技术推广与后续创新。这一进展标志着虚拟人交互向更自然、更具情感理解的方向迈出关键一步。