HunyuanVideo-Foley 是由腾讯混yuan团队开发的专业级视频音效生成模型，通过多模态扩散对齐技术实现高保真音效合成。专为视频创作者设计，支持根据视频画面+文本描述自动生成同步、逼真的环境音效（Foley Audio），适用于影视制作、游戏开发、广告创意等场景。
Hunyuan-Foley | 腾讯混元视频音效生成模型
1. 项目简介
HunyuanVideo-Foley 是由腾讯混yuan团队开发的专业级视频音效生成模型，通过多模态扩散对齐技术实现高保真音效合成。专为视频创作者设计，支持根据视频画面+文本描述自动生成同步、逼真的环境音效（Foley Audio），适用于影视制作、游戏开发、广告创意等场景。
2. 核心特性
(1) 多场景音画同步
- 生成的音效与复杂视频画面精准对齐，包括物体运动、物理交互等细节。
- 示例：脚步声与人物步伐同步，破碎音效与玻璃碎裂瞬间匹配。
(2) 多模态语义平衡
- 同时分析视觉画面（视频帧）与文本描述（用户输入），智能融合双模态信息。
- 避免单一模态主导，实现音效元素的全局协调（如“风雨交加”需平衡雨声和风声）。
(3) 48kHz 高保真输出
- 自研音频 VAE 模型支持 48kHz 采样率，还原声音细节（如金属碰撞的泛音、环境混响）。
- 专业级音质满足影视/音乐制作需求。
(4) 混合架构设计
- 多模态 Transformer：处理视频-音频联合特征流。
- 单模态 Transformer：专注优化音频生成质量。
- Synchformer 模块：通过门控调制实现帧级时间同步。
3. 技术优势
(1) SOTA 性能
在权威评测集 MovieGen-Audio-Bench 和 Kling-Audio-Eval 中全面领先：
| 指标 | HunyuanVideo-Foley | 竞品最佳 (MMAudio) |
|---|---|---|
| 音质 (MOS-Q) | 4.14±0.68 | 3.58±0.84 |
| 同步性 (DeSync ↓) | 0.54 | 0.56 |
| 语义匹配 (CLAP ↑) | 0.33 | 0.27 |
注：在全部 10+ 项客观/主观指标中均排名第一（详见项目 README 表格）。
(2) 鲁棒的数据管道
- 数据清洗流程严格过滤低质量文本-视频-音频三元组，提升模型泛化能力。
4. 适用范围
| 场景 | 应用示例 |
|---|---|
| 短视频创作 | 自动生成 Vlog 环境音效（如咖啡厅背景音） |
| 影视后期 | 替换传统 Foley 录音，降低制作成本 |
| 游戏开发 | 实时生成动态场景音效（如角色踏过不同材质） |
| 广告创意 | 快速合成产品演示音效（如汽车引擎启动声） |
5. 使用门槛
- 硬件要求：
- GPU ≥ 24GB VRAM（推荐 RTX 3090/4090）
- 需 20GB VRAM 进行推理
- 环境依赖：
- CUDA 12.4/11.8 + Python 3.8+
- Linux 系统优先支持
6. 快速体验
(1) 命令行生成单视频音效：
python3 infer.py \
--model_path ./pretrained_models \
--single_video input.mp4 \
--single_prompt "海浪拍打礁石" \
--output_dir ./results(2) 启动 Gradio 交互界面：
export HIFI_FOLEY_MODEL_PATH=./pretrained_models
python3 gradio_app.py # 访问本地 URL 使用可视化工具7. 开源生态
- 模型地址：HuggingFace
- 论文：arXiv:2508.16930
- 致谢项目：Stable Diffusion 3, FLUX, MMAudio, Synchformer 等。
HunyuanVideo-Foley 以 多模态对齐+工业级音质+全场景覆盖 三大优势，成为目前音效生成领域的标杆解决方案，尤其适合专业媒体创作团队集成使用。
