腾讯混元开源HunyuanVideo-Foley：视频音效生成迈入智能新纪元，性能全面突破行业标杆
【免费下载链接】HunyuanVideo-Foley 
项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Foley
2025年8月29日，腾讯混元正式对外发布开源项目HunyuanVideo-Foley，这是一款端到端的视频音效生成模型，旨在为视频内容创作者提供高效、专业的音频解决方案。无论是短视频博主、影视后期制作人员，还是游戏开发者，都能借助该工具实现"看懂画面、读懂文字、配准声音"的一站式音效生成，彻底改变传统音效制作流程的繁琐与低效。
当前，视频生成技术在视觉领域已取得显著进展，但音频同步生成仍面临三大核心难题：一是现有音视频数据集规模有限且质量参差不齐，导致模型在面对多样化场景时泛化能力不足；二是多模态信息处理失衡，过度依赖文本描述而忽略视频画面细节，造成音效生成不完整；三是音频质量难以满足专业制作需求，背景噪音和杂音问题突出。针对这些痛点，腾讯混元团队历经数年研发，推出了HunyuanVideo-Foley框架，通过多模态融合技术实现了音频生成的质的飞跃。
HunyuanVideo-Foley的核心优势在于其强大的场景适应性和音画同步能力。无论是现实生活中的人物互动、自然景观，还是虚构的卡通动画、科幻场景，模型都能精准捕捉画面动态，生成与之匹配的音效。例如，在处理一段"两人相拥后牵手分离"的视频时，模型不仅能还原手部动作的细微声响，还能自动添加契合情感氛围的轻柔背景音乐；面对"古老木制风车转动"的画面，也能逼真呈现木材摩擦的吱呀声，让静态画面瞬间充满生命力。
在多模态语义理解方面，HunyuanVideo-Foley创新性地实现了文本与画面信息的均衡响应。传统模型在仅收到"海浪声"的文本指令时，往往只会生成单一的海浪音效，而忽略视频中沙滩人群的交谈声和海鸥的鸣叫声。HunyuanVideo-Foley则通过智能加权算法，自动平衡文本指令与画面细节，生成层次丰富的复合音效，真正做到"既见树木，也见森林"，极大提升了视频的沉浸感和真实度。
音频质量是专业制作的生命线。HunyuanVideo-Foley采用48kHz高采样率和128维连续表征技术，配合改进的DAC-VAE架构，使生成的音频在清晰度、动态范围和空间感上达到广播级水准。以"汽车驶过湿滑路面"场景为例，模型不仅能精准还原引擎从怠速到轰鸣的渐变过程，还能通过声场变化体现车辆加速时的空间位移，让听众仿佛身临其境。
性能测试数据显示，HunyuanVideo-Foley在多项权威评测中均刷新行业纪录。
如上图所示，HunyuanVideo-Foley在音频保真度（PQ指标）、视觉语义对齐（IB指标）和时序同步（DeSync指标）等关键维度全面超越现有开源方案，其中PQ指标从6.17提升至6.59，IB指标从0.27跃升至0.35，DeSync指标优化至0.74。这一性能优势充分验证了模型的技术先进性，为行业树立了新的质量标准。
技术架构上，HunyuanVideo-Foley采用三大创新设计：一是构建了10万小时级的高质量TV2A数据集，通过自动化标注与数据过滤 pipeline 确保数据多样性和准确性；二是首创MMDiT双流架构，实现视频与音频的帧级对齐及文本信息的精准注入；三是引入REPA损失函数，通过音频特征对齐显著提升音质。这些技术创新共同支撑了模型在泛化能力、语义理解和音频质量上的全面突破。
HunyuanVideo-Foley的开源将深刻影响多个行业的创作生态。对于短视频创作者，可一键生成贴合内容风格的背景音效，大幅降低制作门槛；影视行业能够快速构建复杂场景的环境音和拟音效果，缩短后期制作周期；游戏开发者则可利用实时音效生成功能，为玩家打造更具沉浸感的互动体验。目前，该项目已在Gitcode开放代码仓库（https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Foley），同时提供Hugging Face模型库和在线体验平台，欢迎全球开发者参与共建。
【免费下载链接】HunyuanVideo-Foley 项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Foley
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
