HunyuanVideo-Foley视频音效生成模型介绍与部署
目录
软件介绍
项目地址
主要功能
技术原理
📊 数据管道设计
🏗️ 模型架构
应用场景
软件部署
下载源码
下载依赖
下载模型库
修改模型文件名称
启动软件
软件介绍
2025年8月28日，腾讯混元宣布开源端到端视频音效生成模型 Hunyuan-Foley，用户只需输入视频和文字，就能为视频匹配电影级音效。
项目地址
- 项目官网：HunyuanVideo-Foley: Multimodal Diffusion with Representation Alignment for High-Fidelity Foley Audio Generation
- GitHub仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Foley
- ModelScope模型库：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
主要功能
- 自动生成音效：根据输入的视频和文字描述，为视频生成精准匹配的音效，让无声的AI视频具备沉浸式的听觉体验。
- 多场景应用：适用短视频创作、电影制作、广告创意和游戏开发等多种场景，帮助创作者高效生成场景化音效，提升内容的吸引力和专业性。
- 高质量音效生成：生成的音效具有专业级的音频保真度，能精准还原各种细节质感，如汽车驶过湿滑路面的细节、引擎从怠速到轰鸣的动态变化等，满足专业制作对音质的要求。
- 多模态语义均衡响应：能理解视频画面，且能结合文字描述，自动平衡不同信息源，生成层次丰富的复合音效，避免因过度依赖文本语义忽略视频语义的问题，让音效与整体场景高度契合。
技术原理
📊 数据管道设计
TV2A (文本-视频到音频) 任务提出了一个复杂的多模态生成挑战，需要大规模、高质量的数据集。我们的全面数据管道系统地识别并排除不适合的内容，以产生强大的、可泛化的音频生成能力。
- 大规模数据集构建：基于自动化标注和过滤收集的音视频数据，构建约10万小时级的高质量文本-视频-音频（TV2A）数据集，为模型训练提供强大的数据支撑，让模型具备强大的泛化能力。
- 多模态扩散变换器架构：用双流多模态扩散变换器（MMDiT）架构，通过联合自注意力机制建模视频和音频之间的帧级别对齐关系，通过交叉注意力机制注入文本信息，解决多模态数据中的模态竞争问题，实现视频、音频和文本之间的精准对齐。
- 表征对齐（REPA）损失函数：用预训练音频特征为建模过程提供语义与声学指导，通过最大化预训练表示与内部表示之间的余弦相似度，显著提升音频生成质量和稳定性，有效抑制背景噪音和不一致的音效瑕疵，保证专业级的音频保真度。
- 音频VAE优化：用增强的音频变分自编码器（VAE），将离散的音频表示替换为连续的128维表示，显著提高音频重建能力，进一步提升音效生成的质量。
🏗️ 模型架构
HunyuanVideo-Foley 采用了一种复杂的混合架构：
- 🔄 多模态变压器块: 同时处理视觉-音频流
- 🎵 单模态变压器块: 专注于音频流的精炼
- 👁️ 视觉编码: 预训练编码器从视频帧中提取视觉特征
- 📝 文本处理: 通过预训练文本编码器提取语义特征
- 🎧 音频编码: 带有高斯噪声扰动的潜在表示
- ⏰ 时间对齐: 基于Synchformer的帧级同步与门控调制
应用场景
- 短视频创作：为短视频快速生成匹配音效，如宠物奔跑的足音，让内容更生动。
- 电影制作：辅助电影后期音效设计，如生成科幻片中宇宙飞船的轰鸣声，提升制作效率。
- 广告创意：为汽车广告生成引擎轰鸣等音效，增强广告的吸引力和感染力。
- 游戏开发：实时生成游戏场景音效，如角色在森林中行走时的鸟鸣声，提升沉浸感。
- 在线教育：为教育视频添加生动音效，如火山喷发的轰隆声，提高学习兴趣。
软件部署
🔧 系统要求
- CUDA: 12.1
- Python: 3.10
- 操作系统: Ubuntu
下载源码
cd /opt/
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley
cd HunyuanVideo-Foley下载依赖
修改requirements.txt代码，注释14、18行（因为我的Linux无法远程下载github代码）
pip install -r requirements.txt自行下载https://github.com/descriptinc/audiotools，并上传到/opt目录，执行以下命令
cd audiotools
pip install .自行下载https://github.com/huggingface/transformers/tree/v4.49.0-SigLIP-2，并上传到/opt目录，执行以下命令
cd audiotools
pip install .下载模型库
地址：HunyuanVideo-Foley
git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley.git修改模型文件名称
mv HunyuanVideo-Foley pretrained_models启动软件
python gradio_app.py