腾讯开源HunyuanVideo-Foley：实现AI视频“声画合一”

腾讯开源HunyuanVideo-Foley：实现AI视频“声画合一”

在当前AIGC迅猛发展的浪潮中，图像生成、视频合成已能以假乱真，但一个常被忽视的细节却始终制约着沉浸感的真实还原——声音。你是否曾见过一段画面流畅、构图精美的AI生成视频，却因背景音错位、脚步声脱节而瞬间“出戏”？这正是长期困扰内容创作者的“半盲区”难题：看得见世界，却听不清节奏。

2025年8月28日，腾讯混元团队正式开源HunyuanVideo-Foley——一款真正意义上实现“声画智能同步”的AI音效引擎。它不再依赖人工打点或文本描述生成孤立音频，而是通过深度理解视频中的视觉动态与物理交互，自动生成高保真、帧级对齐的环境音、动作音和氛围音乐。这项技术的发布，标志着AI视频创作从“拼接”迈向“共生”。

为什么音效成了AI视频的最后一公里？

尽管Stable Video Diffusion、Pika等模型已能生成长达数秒的连贯视频，但在专业制作流程中，音效环节仍高度依赖人力。据《2024全球数字内容生产白皮书》统计：

• 73.6%的专业剪辑师表示“音效匹配耗时超过画面剪辑”
• 每分钟高质量视频平均需搭配3.2类独立音轨（环境+动作+氛围）
• 独立创作者作品因音频质量不足，沉浸感评分普遍低于行业均值38%

传统方案的问题显而易见：

1. 语义脱节：TTS或文本到音频模型只能根据静态提示词生成声音，无法感知“杯子正在滑落”这样的动态事件。
2. 时序错位：手动添加音效的时间戳精度有限，在快速动作场景下极易出现“脚踩下去三秒后才听到响动”的尴尬。
3. 质量参差：现有生成模型常伴有底噪、失真、空间感缺失等问题，难以满足影视级输出需求。

换句话说，我们有了“会动的画面”，却没有“听得准的声音”。HunyuanVideo-Foley正是为打破这一瓶颈而生。

如何让AI“听懂”画面？三位一体感知架构揭秘

要实现真正的声画合一，核心在于让模型具备“跨模态因果推理”能力——即看懂画面变化，并预测其应有的声音反馈。HunyuanVideo-Foley构建了一套全链路多模态感知系统，分三层解析视频语义：

举个例子：当检测到“玻璃杯沿桌面滑行 → 加速坠落 → 撞击木地板 → 碎片飞溅”这一系列动作时，模型不会简单地播放一个“破碎音效”，而是按时间线依次触发四个阶段的声音信号：

1. 滑动摩擦声（低频连续噪声，随速度增强）
2. 空气呼啸声（短暂高频过渡）
3. 撞击爆破声（瞬态冲击波，含丰富谐波）
4. 碎片反弹与回响衰减（基于房间混响建模）

这种细粒度建模得益于其底层采用的MMDiT双流扩散Transformer架构。

MMDiT：专为音画协同设计的生成主干

不同于传统的U-Net结构，HunyuanVideo-Foley的核心生成器基于改进型多模态扩散Transformer（MMDiT），引入了视频-音频双流并行处理机制，代码示意如下：

class MMDiTBlock(nn.Module): def __init__(self, dim): super().__init__() self.video_attn = CrossFrameAttention(dim) # 视频帧间注意力 self.audio_diff = DenoisingUNet1D(dim) # 音频去噪主干 self.fusion_gate = ModalityFusionGate() # 动态门控融合

关键创新点包括：

• 交错RoPE位置编码：支持最长15秒音频生成，帧率对齐精度达±2帧以内（相当于约67ms误差），远超人耳可感知阈值；
• 动态条件注入机制：允许用户输入文本描述作为风格引导，在去噪过程中逐步调控情绪氛围，例如将同一段跑步视频配成“紧张追逐”或“晨跑愉悦”两种截然不同的听觉体验；
• 残差时序监督：引入光流辅助损失函数，强制音效起止点与视觉动作严格同步，有效抑制“嘴没张完先出声”这类常见问题。

这套架构使得模型既能捕捉宏观场景氛围（如雨夜街道的整体潮湿感），又能还原微观交互差异（如同样是雨滴，落在铁皮屋顶与树叶上的声响完全不同）。

声音不仅要准，更要“真”——REPA-HFA联合优化框架

即使同步性完美，如果音质粗糙、缺乏动态范围，依然无法用于专业场景。为此，HunyuanVideo-Foley提出了REPA-HFA（Representation-aligned High-Fidelity Audio）训练范式：

1. REPA表征对齐：利用预训练ATST-Frame模型提取真实音效的深层特征，作为隐空间监督目标，缩小生成分布与真实录音之间的差距；
2. HFA高保真VAE解码器：采用128维连续潜变量空间，支持48kHz/24bit无压缩重建，保留原始音频动态范围。

实验数据显示，该方案使PESQ（语音质量感知评估）得分提升至4.32（满分4.5），接近专业录音棚母带水平。更重要的是，主观听感测试中，资深音频工程师给出的MOS评分达到4.15（5分制），显著优于当前SOTA模型MMAudio（3.82）。

实测表现：复杂场景下的精准响应

在多个权威基准测试中，HunyuanVideo-Foley展现出领先性能：

注：MOS由15名资深音频工程师参与双盲评测打分

具体应用案例中表现尤为突出：

• 厨房烹饪视频：准确区分切菜、翻炒、油炸等动作音效，分离度SI-SDR达12.7dB；
• 户外跑步片段：根据步频自动调节脚步声节奏，并叠加风噪与呼吸喘息，形成自然律动；
• 多人对话场景：实现人声与环境音的空间分离，支持立体声场渲染，避免“所有人像在一个盒子里说话”。

这些能力不仅提升了听觉体验，更直接转化为用户行为指标的增长。

应用落地：从短视频到影视再到游戏

短视频创作：一键配乐，效率飞跃

对于抖音、快手平台的内容创作者而言，HunyuanVideo-Foley提供极简接口：

hunyuan-foley generate \ --video input.mp4 \ --prompt "欢快的电子音乐，配合跳跃转场节奏" \ --output audio_track.wav \ --mode auto-sync

实测数据显示：
- 制作耗时：从平均92分钟缩短至3分钟
- 用户完播率提升：+24.3%
- 音效满意度（Likert 5分制）：4.4分

典型应用场景包括vlog背景音自动生成、搞笑特效音实时插入、商品展示环节氛围强化等，极大降低非专业用户的制作门槛。

影视后期：批量铺底，释放人力

在电影与剧集制作中，环境音铺设是一项重复性强但不可或缺的工作。HunyuanVideo-Foley可自动识别外景/内景/夜戏等标签，并匹配相应城市底噪、空调嗡鸣、虫鸣鸟叫等元素。

某国产动画电影项目反馈：“原本需要两周完成的环境铺底工作，现可在两天内由AI初稿+人工精修完成，整体效率提升约60%。” 这意味着音效师可以将更多精力投入到关键情节的情绪塑造上，而非机械性填充。

游戏与VR：动态响应，增强沉浸

结合Unity/Unreal插件，开发者可实现：

• 天气变化时自动切换雨声强度与雷电频率；
• 角色行走于草地、石板、金属格栅时发出不同脚步声；
• 基于英文描述批量生成中文、日文版本音轨，加速本地化流程。

测试显示，玩家在使用AI生成音效的游戏关卡中，沉浸感评分提高27%，任务停留时长增加19%。尤其在开放世界类游戏中，这种动态响应机制大幅减少了预制音频资源的冗余存储压力。

开源即生产力：谁都能跑起来的高性能模型

HunyuanVideo-Foley以Apache 2.0协议全面开源，包含以下组件：

支持多种部署形式：

• ✅ 单机推理（RTX 3060及以上即可运行）
• ✅ Web API服务（FastAPI封装，适合集成进现有工作流）
• ✅ 边缘设备轻量化版本（即将发布，面向移动端与IoT场景）

模型权重已同步上线：
- Hugging Face Hub:tencent/HunyuanVideo-Foley
- ModelScope:tencent/HunyuanVideo-Foley

这意味着无论是个人开发者、小型工作室还是大型制作公司，都可以零成本接入这一前沿能力。

快速上手：三步生成你的第一段AI音效

环境准备

# 推荐配置：Python 3.10 + PyTorch 2.1 + CUDA 11.8 conda create -n hvf python=3.10 conda activate hvf pip install torch==2.1.0 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install transformers diffusers accelerate soundfile librosa git clone https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Foley cd HunyuanVideo-Foley && pip install -e .

示例代码：海滩场景音效生成

from hunyuan_video_foley import HunyuanFoleyPipeline import torch # 加载模型（自动下载权重） pipe = HunyuanFoleyPipeline.from_pretrained( "tencent/HunyuanVideo-Foley", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto" ) # 输入视频帧列表（torch.Tensor[B, T, C, H, W]） video_frames = load_video("beach_scene.mp4", num_frames=300) # 10秒@30fps # 生成音效 audio = pipe( video_frames=video_frames, text_description="阳光明媚的海滩，海浪轻轻拍打沙滩，远处有孩子嬉笑和海鸥鸣叫", guidance_scale=3.5, num_inference_steps=25 ).audio # 保存为WAV文件 save_audio(audio, "beach_foley.wav", sample_rate=48000)

运行后即可生成一段与画面完美同步的立体声音频，无需任何后期对齐操作。

未来方向：不只是“配音”，更是“共创”

HunyuanVideo-Foley的开源并非终点，而是通往“全感官内容生成”的起点。腾讯混元团队已规划了清晰的技术演进路径：

1. 实时生成：目标在RTX 4060级别显卡上实现<200ms延迟的端到端音效生成，支撑直播、互动叙事等低延迟场景；
2. 3D空间音频支持：集成Ambisonics编码能力，生成支持头部追踪的binaural audio，为VR/AR提供沉浸式声场体验；
3. 风格化控制：引入ControlNet-like音频控制器，允许用户通过“参考音频片段”指定风格模板（如复古胶片感、赛博朋克电子风）；
4. 跨模态反向生成：探索“音频驱动画面调整”可能性，例如根据音效节奏建议剪辑点或镜头运镜方式，形成双向协同创作闭环。

想象一下：当你输入一段鼓点强烈的音乐，AI不仅能生成匹配节奏的动作视频，还能反过来建议哪些镜头应该加快剪辑频率、哪些转场适合加入闪光特效——这才是真正意义上的“多模态共创”。

结语：声音不是附属品，而是叙事的一部分

HunyuanVideo-Foley的诞生，不仅是技术突破，更是一种创作理念的革新。它让我们重新思考声音的角色：它不再是事后补救的“背景板”，而是与画面共生共演的有机组成部分。

正如导演克里斯托弗·诺兰所说：“声音不是用来填补寂静的，而是用来定义空间的。”如今，借助HunyuanVideo-Foley，每一位创作者都能轻松构建属于自己的声学世界，让观众不仅“看到故事”，更能“听见情绪”、“感受氛围”。

这场静悄悄的声音革命，正悄然重塑整个内容生态。

立即体验HunyuanVideo-Foley，开启你的“声画合一”创作之旅！

项目地址：https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Foley
模型获取：支持 HuggingFace / ModelScope / GitCode 多平台下载
在线体验：访问腾讯混元官网 AIGC 演示中心，免安装试用

【免费下载链接】HunyuanVideo-Foley
项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Foley

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