腾讯混元开源HunyuanVideo-Foley：视频音效生成迈入“声画合一“时代

腾讯混元开源HunyuanVideo-Foley：视频音效生成迈入"声画合一"时代

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

导语

腾讯混元正式开源端到端视频音效生成模型HunyuanVideo-Foley，通过输入视频与文本描述即可自动生成电影级音效，彻底改变传统音效制作流程，为短视频创作、影视后期等行业带来效率革命。

行业现状：AI视频的"默片时代"困境

当前AI视频生成技术虽已实现4K画质输出，但音效生成仍存在三大痛点：泛化能力有限（仅支持特定场景）、语义理解失衡（过度依赖文本描述）、音频质量低劣（采样率多为16kHz）。据行业调研显示，66.17%的视频创作者仍需手动匹配音效，平均每段5分钟视频需耗时1.5小时进行音频处理。随着短视频经济爆发，2025年全球AI视频市场规模预计达422.92亿美元，专业音效生成已成为内容创作的关键瓶颈。

产品亮点：重新定义AI音效生成标准

十万小时级多模态数据集构建

HunyuanVideo-Foley构建了规模达10万小时的高质量文本-视频-音频(TV2A)数据集，涵盖人物、动物、自然景观、卡通动画等全品类场景。通过自动化标注和多轮过滤流程，数据集音频采样率均达48kHz专业标准，信噪比(SNR)均值提升至32dB，为模型泛化能力奠定坚实基础。

MMDiT双流多模态架构

创新的多模态扩散Transformer(MMDiT)架构采用"先对齐后注入"机制：

• 视频-音频联合自注意力：通过交错旋转位置嵌入(RoPE)技术实现帧级时序对齐
• 文本交叉注意力注入：将文本描述作为补充信息动态调制生成过程

这种双流设计有效解决了模态不平衡问题。在海滩场景测试中，即便文本仅描述"海浪声"，模型仍能自动识别画面中的人群和海鸥，生成层次丰富的复合音效。

REPA表征对齐技术

引入表征对齐(REPA)损失函数，通过预训练ATST-Frame音频编码器引导扩散模型隐藏层特征学习，使生成音频与专业级音效的特征分布差异降低42%。结合自研高保真音频VAE，将离散token扩展为128维连续表征，实现48kHz采样率的CD级音质输出。

如上图所示，HunyuanVideo-Foley采用30亿参数规模的混合架构，包含18个MMDiT层和36个单模态音频DiT层。这一设计确保模型既能捕捉视频-音频时序相关性，又能精细化控制音频生成质量，充分体现了多模态融合的技术突破，为专业创作者提供了前所未有的音效生成能力。

性能表现：全面领先的SOTA水平

在MovieGen-Audio-Bench基准测试中，HunyuanVideo-Foley多项指标刷新纪录：

• 音频质量(PQ)达6.59，超越MMAudio(6.17)
• 视觉语义对齐(IB)提升至0.35，较基线提高29.6%
• 时序同步(DeSync)优化至0.74，主观MOS评分达4.15

该图展示了HunyuanVideo-Foley的TV2A数据处理pipeline，通过场景检测、静音过滤、质量评估等七重流程，从原始数据中筛选出高质量训练样本。这种精细化的数据处理策略，是模型实现SOTA性能的重要保障，也为行业树立了数据构建的新标准。

应用场景：释放创作生产力

短视频创作自动化

针对vlog、搞笑段子等场景，HunyuanVideo-Foley提供一键音效生成功能。实测显示，5分钟短视频音效制作时间从传统1.5小时缩短至2分钟，且用户满意度提升至89%。典型案例包括：

• 海滩视频自动生成海浪、海鸥、人群多层次音效
• 烹饪视频精准匹配食材翻炒、厨具碰撞等细节声音

影视后期制作提效

在影视制作中，环境音设计周期平均缩短60%。通过帧级时序对齐技术，模型能自动匹配画面中细微动作的音效，如树叶飘动、衣物摩擦等，大幅减少后期人员的手工工作量。

游戏开发沉浸式体验

游戏开发者可通过批量处理功能，为不同场景快速生成自适应音效。测试数据显示，采用HunyuanVideo-Foley后，游戏环境音制作效率提升3倍，玩家沉浸感评分提高27%。

快速上手：从安装到生成的全流程

环境配置

# 创建虚拟环境
conda create -n hunyuan-foley python=3.10
conda activate hunyuan-foley

# 安装依赖
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0
pip install transformers==4.35.0 diffusers==0.24.0
pip install soundfile==0.12.1 librosa==0.10.1

# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Foley
cd HunyuanVideo-Foley
pip install -e .

基础使用示例

from hunyuan_video_foley import HunyuanVideoFoleyPipeline
import torch

# 初始化模型
pipe = HunyuanVideoFoleyPipeline.from_pretrained(
    "tencent/HunyuanVideo-Foley",
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# 加载视频帧并生成音效
video_frames = load_video_frames("input_video.mp4")
audio_output = pipe(
    video_frames=video_frames,
    text_description="海浪拍打沙滩，海鸥鸣叫，人群嬉笑声",
    num_inference_steps=20,
    guidance_scale=3.5
)

# 保存音频
save_audio(audio_output, "output_audio.wav", sample_rate=48000)

行业影响：开启音频生成新纪元

技术层面，HunyuanVideo-Foley提出的MMDiT架构和REPA损失函数，为多模态生成领域提供了新的技术范式。其"先对齐后注入"的模态融合策略，有效解决了长期存在的模态不平衡问题，为后续研究提供了重要参考。

产业层面，模型开源将加速音效生成技术的普及，使中小工作室和个人创作者能以极低成本获得专业级音频制作能力。据测算，HunyuanVideo-Foley可降低音频制作成本75%，使独立创作者的内容竞争力显著提升。

未来趋势方面，腾讯混元团队计划在未来版本中引入实时推理优化，目标将生成速度提升至500ms以内，满足直播等低延迟场景需求。同时，3D空间音频、多语言支持等功能也在开发规划中，有望进一步拓展模型的应用边界。

结语：让声音为视频创作赋能

HunyuanVideo-Foley的开源，标志着AI视频生成正式进入"声画合一"的新时代。通过技术创新，腾讯混元团队不仅解决了音频生成领域的多项关键技术难题，更为内容创作行业注入了新的活力。

对于创作者而言，这不仅是工具的革新，更是创作方式的变革。随着HunyuanVideo-Foley的普及，我们有理由相信，未来的视频内容将更加丰富多彩，声音与画面的完美结合将为观众带来前所未有的沉浸式体验。

立即体验HunyuanVideo-Foley，释放你的创作潜能，让每一段视频都"声"入人心！

项目地址：https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Foley
模型下载：支持ModelScope、HuggingFace等多平台获取
在线演示：可通过腾讯混元官网体验界面快速试用

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