HunyuanVideo-Foley

2个月前发布 1.2K 00

工具介绍:HunyuanVideo‑Foley是腾讯混元团队开源的多模态视频拟音生成模型,可根据视频画面与文字描述自动生成高保真、精准同步的音效。采用多模态扩散变换器与表征对齐(REPA)技术,结合 Synchformer 时间对齐模块,实现音画逐帧匹配。支持短视频、影视后期、广告创意、游戏开发等多场景应用,生成媲美录音室质量的 48kHz 专业音...

收录时间:
2025-08-31

HunyuanVideo-Foley简介

HunyuanVideo-Foley是什么?

HunyuanVideo‑Foley是腾讯混元团队开源的多模态视频拟音生成模型,可根据视频画面与文字描述自动生成高保真、精准同步的音效。采用多模态扩散变换器与表征对齐(REPA)技术,结合 Synchformer 时间对齐模块,实现音画逐帧匹配。支持短视频、影视后期、广告创意、游戏开发等多场景应用,生成媲美录音室质量的 48kHz 专业音效,让创作者高效完成沉浸式视听内容制作。

HunyuanVideo-Foley

核心功能

1. 多场景音画同步:能识别复杂视频场景并生成与画面动作、节奏精准匹配的音效
2. 多模态语义平衡:同时理解视频画面和文字提示,避免只依赖单一模态生成
3. 高保真音频输出:自研 48kHz 音频 VAE,生成清晰度媲美专业录音室
4. SOTA 性能:在音质、画面语义对齐、时间同步等多项指标上超越现有开源方案
5. 技术架构亮点

  • 多模态 Transformer + 单模态 Transformer 混合架构
  • Synchformer 时间对齐模块,保证音效与画面逐帧同步
  • 完整数据清洗与构建流程,确保训练数据高质量

应用场景

  • 影视后期:为电影、电视剧自动生成环境音、动作音
  • 短视频创作:快速配出脚步声、关门声、自然环境音等
  • 广告制作:根据画面节奏生成契合的音效氛围
  • 游戏开发:为角色动作、场景变化自动生成音效

HunyuanVideo-Foley项目地址及使用教程 

项目官网:https://szczesnys.github.io/hunyuanvideo-foley/
GitHub仓库:https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley
HuggingFace模型库:https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Foley
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2508.16930
在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/tencent/HunyuanVideo-Foley

1. 环境与硬件要求

  • 操作系统:Linux(官方主要支持)
  • Python:3.8+
  • CUDA:推荐 12.4 或 11.8
  • 显存需求:推理约需 20GB,建议使用 ≥24GB 显存的 GPU(如 RTX 3090 / 4090)以保证稳定性能

2. 安装步骤

Step 1:克隆仓库

git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley
cd HunyuanVideo-Foley

Step 2:安装依赖

建议使用 Conda 创建独立环境:pip install -r requirements.txt

Step 3:下载预训练模型

从 Hugging Face 获取权重(需安装 git-lfs 或 huggingface-cli):

# 方法一:git-lfs git clone https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Foley #
# 方法二:huggingface-cli huggingface-cli download tencent/HunyuanVideo-Foley

3. 推理使用

单视频生成音效

python3 infer.py \

–model_path PRETRAINED_MODEL_PATH_DIR \
–config_path ./configs/hunyuanvideo-foley-xxl.yaml \
–single_video 视频路径 \
–single_prompt “音效描述” \
–output_dir 输出目录

  • –single_prompt 可输入音效需求,如 “footsteps on wooden floor”
  • 输出为与视频逐帧同步的高保真音频文件
批量处理

准备一个 CSV 文件(包含视频路径与对应描述):

python3 infer.py \
–model_path PRETRAINED_MODEL_PATH_DIR \
–config_path ./configs/hunyuanvideo-foley-xxl.yaml \
–csv_path assets/test.csv \
–output_dir 输出目录

Web 交互界面

export HIFI_FOLEY_MODEL_PATH=PRETRAINED_MODEL_PATH_DIR
python3 gradio_app.py

运行后浏览器会打开本地 Gradio 界面,可直接上传视频并输入描述生成音效

数据评估

HunyuanVideo-Foley浏览人数已经达到1.2K,如你需要查询该站的相关权重信息,可以通过第三方来进行查询,比如爱站、5118数据、chinaz等;更多网站价值评估因素如:该网站的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找该网站的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

关于HunyuanVideo-Foley特别声明

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