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人工智能培训讲师叶梓分享前沿技术：腾讯混元开源视频拟音模型

当前的视频生成模型能够合成高质量的视觉内容，但缺乏同步音频，这极大地限制了用户体验的沉浸感。传统Foley艺术需要专业人士逐帧创建，耗时且成本高昂，无法与现代视频生成系统的效率相匹配。现有的自动化Foley生成方法，如基于文本的音频合成（TTA）和视频到音频（V2A）的生成方法，均存在多模态数据稀缺、模态不平衡和音频质量有限等问题。

图2概述了HunyuanVideo-Foley模型的架构，展示了如何通过多模态Transformer块和单模态Transformer块的结合，以及如何利用同步特征和时间步嵌入进行调制。

HunyuanVideo-Foley框架包含以下三大核心创新：

1. 可扩展的数据管道：通过自动化标注构建了约10万小时的多模态数据集，解决了多模态数据稀缺的问题。

2. 表示对齐策略：使用自监督音频特征指导潜在扩散训练，有效提升了音频质量和生成稳定性。

3. 新型多模态扩散Transformer：包含用于音频-视频融合的双流结构和通过交叉注意力注入文本语义的结构，解决了模态竞争问题。

图1展示了数据管道的工作流程，从原始视频数据库到过滤后的视频-音频数据库的处理步骤。

论文还提出了表示对齐（REPA）损失函数，通过将单流音频扩散Transformer块的隐藏嵌入与预训练的自监督模型提取的音频特征对齐，从而增强音频生成质量和稳定性。同时，采用基于DAC的增强型自编码器，将离散令牌替换为连续的128维表示，显著提高了音频重建能力。

通过综合评估表明，HunyuanVideo-Foley在音频保真度、视觉-语义对齐、时间对齐和分布匹配等方面均达到了新的最优性能。例如，在Kling-Audio-Eval数据集的客观评估中（表1），HunyuanVideo-Foley在分布匹配（FDPaNNs、KL）、音频质量（PQ）、视觉-语义对齐（IB）和时间对齐（DeSync）等多个指标上均优于基线模型。

• 体验入口:https://hunyuan.tencent.com/video/zh?tabIndex=0
• 项目官网:https://szczesnys.github.io/hunyuanvideo-foley/
• 代码:https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Foley
• 技术报告:https://arxiv.org/abs/2508.16930
• Hugging Face:https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-Foley