腾讯混元推出HunyuanVideo-Avatar：音频驱动、情感可控、支持多角色的虚拟人视频生成模型

近年来，音频驱动人物动画（Audio-driven Avatar Animation）取得了显著进展，但仍有几个关键挑战尚未完全解决：

1. 如何在保持角色一致性的前提下生成高度动态的视频；
2. 实现角色与音频之间的情感精准对齐；
3. 支持多个角色在同一场景中进行独立音频驱动。

为了解决这些问题，腾讯混元团队推出了 HunyuanVideo-Avatar —— 一款基于多模态扩散变换器（MM-DiT）的创新模型，能够生成高动态、情感可控且支持多角色对话的高质量视频。

• 项目主页：https://hunyuanvideo-avatar.github.io
• GitHub：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Avatar
• 模型：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Avatar
• Demo：https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/play?modelId=126

该项目不仅在多个基准测试中表现优异，还具备广泛的应用潜力。本文将为你详细介绍其核心创新、功能特性与实际应用价值。

三大核心技术创新

1. 角色图像注入模块（Character Image Injection Module）

传统方法通常采用“加法”方式注入角色条件信息，这种方式在训练和推理阶段存在固有的不匹配问题，影响了视频动态性和角色一致性。

HunyuanVideo-Avatar 提出了新的角色特征注入机制：

• 将角色图像特征转换为更适合模型学习的表示形式；
• 沿通道维度直接注入，避免训练与推理之间的条件偏差。

✅ 效果：更自然的动作表达 + 更强的角色稳定性。

2. 音频情感模块（Audio Emotion Module, AEM）

情感是人物表达的核心要素之一。该模块从参考图像中提取情感线索，并将其映射到目标视频生成中，实现精细的情感控制。

• 可以根据输入音频中的语调、节奏等信息，调整面部表情和肢体语言；
• 适用于多种情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒、惊讶等。

✅ 效果：让生成的视频更具“人性化”，增强沉浸感与真实度。

3. 面部感知音频适配器（Facial-Aware Audio Adapter, FAA）

在多角色场景中，如何让每个角色根据自己的音频独立做出反应是一个难题。

FAA 模块通过跨注意力机制，结合潜在空间中的面部掩码，实现了：

• 独立音频注入；
• 多角色同步响应；
• 更精确的语音-动作对齐。

✅ 效果：在多人对话、直播互动等复杂场景中，角色行为更加协调自然。

主要功能亮点

✅ 多角色动画生成

支持多个角色在同一画面中根据各自音频生成独立动画，满足虚拟会议、直播带货、剧情创作等需求。

✅ 情感可控

通过音频分析自动调节角色的情绪表达，如微笑、皱眉、点头等细节动作，提升视觉感染力。

✅ 高保真输出

生成视频具有高分辨率、丰富细节和自然流畅的动作表现，适用于头像、上半身及全身等多种场景。

工作原理简述

HunyuanVideo-Avatar 基于 多模态扩散变换器（MM-DiT）架构，整合文本、音频、图像等多模态信息，完成从音频到视频的端到端生成。

主要流程如下：

1. 角色图像注入：将用户提供的头像图像编码并注入模型中，确保角色一致性。
2. 音频情感处理：利用 AEM 模块提取音频中的情感特征，并与参考图像情感进行匹配。
3. 音频驱动控制：使用 FAA 模块结合面部掩码，实现面部区域的独立音频驱动。
4. 视频生成：最终生成包含自然动作、情感表达和唇形同步的高质量视频。

测试结果与性能指标

论文实验表明，HunyuanVideo-Avatar 在多个关键评价指标上优于现有方法：

此外，在自建的“野外数据集”上的测试也验证了其在复杂现实场景下的鲁棒性。

系统要求与部署建议

目前，HunyuanVideo-Avatar 是一个计算密集型模型，推荐使用高性能 GPU 运行：

• 最低配置：英伟达 GPU（CUDA支持），显存至少24GB（720x1280x129帧视频生成）
• 推荐配置：80GB 显存的GPU（如A100/H100），以获得更优的生成质量和速度
• 硬件环境：建议使用8卡GPU服务器进行训练与大规模推理

📌 注：源代码和模型权重将在未来公开发布，敬请关注官方渠道。