Nach Informationen von „Dujia“ wird Soul ein integriertes KI-Audio- und Video-Produkt namens "Loxinity (洛希无限)" auf den Markt bringen, das speziell für Interaktionsszenarien entwickelt wurde. Es umfasst das Sprachsynthese-Modell Loxi Speech und das Video-Generierungsmodell Loxi Avatar und ist als multimodales Sprachprodukt mit „echtem Menschen-Gefühl“ für Echtzeit-Interaktion positioniert.
Anders als herkömmliche TTS-Systeme auf dem Markt, die auf Synchronisation und Kurzvideos ausgerichtet sind, zielt Loxinity von Grund auf auf Echtzeit-Dialogszenarien und legt größeren Wert auf paralinguistische Details wie Sprechpausen und emotionale Schwankungen. Das Produkt unterstützt zwei Modi – Einzelsprecher-Synchronisation und Gespräche mit mehreren Personen –, wird durch Werkzeuge wie Stimmenklonen und Stimmendesign ergänzt und bietet einen offenen API-Zugang. Auf der Videoseite können Nutzer Bilder hochladen, um digitale Avatare zu erzeugen; die Plattform stellt zudem vorgefertigte Charaktere in verschiedenen Stilen bereit, darunter realistische, Anime- und Fantasy-Optik, und unterstützt Echtzeit-Videoanrufe.
Wie Tests zeigen, ist in der Loxinity-Oberfläche bereits eine Reihe visualisierter Konfigurationsoptionen wie „Paralinguistik hinzufügen“ und „Emotion hinzufügen“ integriert, mit denen Nutzer den emotionalen Ausdruck der Sprache fein steuern können. Das Produkt nutzt zwei Abrechnungsmodelle – Punkte und Abonnementpakete – und richtet sich an B2B-Kunden.
Soul hat bereits zuvor mehrere KI-Sozialexperimente innerhalb der Plattform durchgeführt, darunter KI-Gruppenchat-Moderatoren und KI-Partner, und dabei enorme Mengen an echten Konversationsdaten gesammelt, die zum zentralen Wettbewerbsvorteil bei der Verfeinerung der Interaktionstechnologie mit „echtem Menschen-Gefühl“ geworden sind.
Analysten sind der Ansicht, dass Soul in einem Umfeld, in dem sich die Giganten im Wettlauf um universelle Großmodelle drängen, den differenzierten Weg der emotionalen Interaktion gewählt hat. Doch wenn innerhalb der Plattform erprobte Fähigkeiten an B2B-Kunden ausgeliefert werden, bleiben gleichzeitige Lastenbewältigung, Echtzeit-Latenz und Projektkosten harte Hürden – das Kommerzialisierungspotenzial muss sich erst am Markt erweisen.