腾讯混元 投稿

量子位 | 公众号 QbitAI

自带声音的视频生成模型，开源版开卷！

最新赶到的是腾讯混元：刚刚正式开源端到端的视频音效生成模型HunyuanVideo-Foley。

文本描述：片段一(0-6s): footsteps;片段二(6-21s): gunshot;片段三(21-27s): Flick whoosh, Haaah.

官方介绍这是一款专为视频内容创作者打造的音频生成工具，无论是短视频创作者、电影制作人、广告创意人员，还是游戏开发者，HunyuanVideo-Foley都能提供专业级别的音频配音能力，真正实现“看懂画面、读懂文字、配准声音”。

夸张滑稽的卡通音效和真实演奏配音都不在话下。

文字描述：The sound of the number 3’s bouncing footsteps is as light and clear as glass marbles hitting the ground. Each step carries a magical sound.

文字描述：Electric guitar power chords ringing out loudly and resonating.

并且完全开源，具体链接可见文末。

专业级别视频配音自动化

视频生成领域的最新进展已能产出视觉效果逼真的内容，但缺乏同步音频，严重影响了沉浸感。

视频转音频（V2A）生成仍面临三大关键挑战 ——

• 1、多模态数据集匮乏：现有音视频数据集规模有限、质量参差，导致模型面对集外场景时难以生成贴合的音效，无法覆盖多样化视频配音场景。

• 2、语义响应不均衡：音频严重依赖文本语义，而忽略视频语义，导致无法响应视频中文本未描述的音频内容。

• 3、音质粗糙：现有方法生成的音频仍存在较明显的背景噪音和杂音，无法满足专业制作对音质的要求。

为解决以上挑战，腾讯混元团队推出端到端多模态音频生成框架——HunyuanVideo-Foley，可合成与视觉动态和语义语境精确匹配的高保真音频，真正实现了专业级别的视频配音自动化。

亮点一：泛化能力好，多场景音画同步

HunyuanVideo-Foley对各种场景的视频输入都能够生成音画一致、语义对齐的音频。

人物互动、动物活动、自然景观、卡通动画、科幻等各种场景，都能生成与画面精准匹配的音频。

文本描述：With a faint sound as their hands parted, the two embraced. With soft background music.

文本描述：Creaking of old wooden windmill.

亮点二：多模态语义均衡响应，文本画面全兼顾

HunyuanVideo-Foley既能理解视频画面，又能结合文字描述，自动平衡不同信息源，生成层次丰富的复合音效，不会因为过度依赖于文本语义而只生成部分音效。

例如，当输入一段包含海浪、沙滩人群及海鸥的视频，且文字描述为“海浪声”时，HunyuanVideo-Foley不仅能精准生成与海浪画面同步的波浪音效，响应文本需求，还能捕捉视频中人群交谈的声音、海鸥盘旋的鸣叫声。

甚至根据场景氛围自然融入轻柔的背景环境音，形成层次丰富的复合音效。

这种对文本描述与视频细节的双重响应，避免了“顾文失画”的问题，让生成的音频与整体场景高度契合，显著提升视频观看的沉浸感。

文本描述：The sound of waves crashing.

亮点三：专业级音频保真度

无论是汽车驶过湿滑路面的细节质感，还是环境音的空间层次，HunyuanVideo-Foley均达到专业制作水准。

HunyuanVideo-Foley生成的音频还能精准还原引擎从怠速到轰鸣的动态变化、呈现轮胎与地面摩擦的质感，甚至通过声场变化体现车辆加速时的空间位移感。

文字描述：A car drives over the wet road.

在多个权威评测基准上，HunyuanVideo-Foley的性能表现全面领先。

在音频保真度、视觉语义对齐、时间对齐和分布匹配等维度均达到了新的SOTA水平，超越了所有开源方案。

在权威评测基准MovieGen-Audio-Bench中，HunyuanVideo-Foley的核心指标相对当前最先进的MMAudio模型实现显著提升：

• 音频质量指标PQ（AudioBox-Aesthetics）从6.17提升至6.59；

• 视觉语义对齐指标IB从0.27提升至0.35；

• 在时序对齐指标DeSync上从0.80优化至0.74，均达到当前SOTA水平。

在主观评测中，HunyuanVideo-Foley在音频质量、语义对齐和时间对齐三个维度的平均意见得分均超过4.1分（满分5分），展现了接近专业水准的音频生成效果。

技术方案解读

1、自动化标注与数据过滤的数据管线

首先，为实现可扩展的多模态数据集构建，腾讯混元团队开发了自动化标注与数据过滤的数据管线，成功构建了约10万小时级的高质量TV2A数据集。

为模型训练提供了强大支撑，使得模型拥有强大的泛化能力，能够在各种复杂的视频条件下生成音画一致、语义对齐的高质量音频，包括音效与背景音乐。

生成的音频能够与无声视频相结合，极大提升了视频的真实感和沉浸感。

2、创新MMDiT架构，实现多模态帧级对齐及文本注入

针对模态不平衡问题，HunyuanVideo-Foley创新设计了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，再通过交叉注意力注入文本信息。

3、引入REPA损失函数，提供语义和声学指导

HunyuanVideo-Foley采用了表征对齐（REPA）损失，通过将单流音频DiT模块的隐层嵌入与预训练自监督模型提取的音频特征对齐，显著提升音频质量。

此外，腾讯混元团队还提出了一种改进的DAC-VAE，采用满足高保真要求的48kHz采样率，并将离散表征扩展至128维连续表征，大幅提升了HunyuanVideo-Foley的音频重建能力。

在这种框架下搭建出的HunyuanVideo-Foley视频音效生成能力，正为多元行业带来高效便捷的解决方案：

• 针对短视频创作者，能自动适配搞笑段子、生活vlog、AI视频等内容的场景氛围，一键生成贴合画面节奏的背景音效，让创意表达更具感染力；

• 助力电影制作团队突破传统音效制作的周期与成本瓶颈，快速构建环境音、拟音等细节丰富的声效场景，实现降本提效的后期制作升级；