HunyuanVideo-Avatar: High-Fidelity Audio-Driven Human Animation for Multiple Characters
作者: Yi Chen, Sen Liang, Zixiang Zhou, Ziyao Huang, Yifeng Ma, Junshu Tang, Qin Lin, Yuan Zhou, Qinglin Lu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-26 (更新: 2025-06-03)
💡 一句话要点
HunyuanVideo-Avatar：用于多角色高保真音频驱动的人体动画生成
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 音频驱动动画 人体动画 多角色动画 扩散模型 Transformer 情感控制 角色一致性
📋 核心要点
- 现有音频驱动人体动画方法难以兼顾动态性、角色一致性和情感对齐。
- HunyuanVideo-Avatar基于多模态扩散Transformer，通过图像注入、情感模块和面部感知适配器实现。
- 实验表明，该方法在动态性、情感控制和多角色动画方面超越了现有技术。
📝 摘要（中文）
近年来，音频驱动的人体动画取得了显著进展。然而，关键挑战仍然存在，包括（i）在保持角色一致性的同时生成高度动态的视频，（ii）实现角色和音频之间精确的情感对齐，以及（iii）实现多角色音频驱动的动画。为了应对这些挑战，我们提出了HunyuanVideo-Avatar，一个基于多模态扩散Transformer（MM-DiT）的模型，能够同时生成动态、情感可控和多角色的对话视频。具体而言，HunyuanVideo-Avatar引入了三个关键创新：（i）设计了一个角色图像注入模块，以取代传统的基于加法的角色条件方案，消除了训练和推理之间固有的条件不匹配。这确保了动态运动和强大的角色一致性；（ii）引入了一个音频情感模块（AEM），用于从情感参考图像中提取情感线索并将其转移到目标生成的视频中，从而实现细粒度和准确的情感风格控制；（iii）提出了一个面部感知音频适配器（FAA），通过潜在层面的面部掩码隔离音频驱动的角色，从而实现多角色场景下通过交叉注意力进行独立的音频注入。这些创新使HunyuanVideo-Avatar能够超越基准数据集和新提出的野外数据集上的最先进方法，在动态、沉浸式场景中生成逼真的人物头像。
🔬 方法详解
问题定义：现有音频驱动人体动画方法在生成动态视频时，难以保持角色一致性，并且难以实现角色与音频之间精确的情感对齐。此外，现有方法通常难以处理多角色音频驱动动画的场景。这些问题限制了音频驱动人体动画的实际应用。
核心思路：HunyuanVideo-Avatar的核心思路是通过多模态扩散Transformer架构，结合角色图像注入、音频情感模块和面部感知音频适配器，实现动态、情感可控和多角色的对话视频生成。这种设计旨在解决现有方法在角色一致性、情感对齐和多角色处理方面的不足。
技术框架：HunyuanVideo-Avatar基于多模态扩散Transformer（MM-DiT）架构。整体流程包括：首先，通过角色图像注入模块将角色信息注入到模型中；然后，利用音频情感模块提取音频中的情感信息，并将其与参考图像的情感信息对齐；最后，通过面部感知音频适配器，实现多角色场景下独立的音频注入。整个框架旨在实现高质量的音频驱动人体动画生成。
关键创新：该论文的关键创新在于以下三个方面：（1）角色图像注入模块，解决了训练和推理之间的条件不匹配问题，提高了角色一致性；（2）音频情感模块，实现了细粒度和准确的情感风格控制；（3）面部感知音频适配器，实现了多角色场景下独立的音频注入。这些创新使得HunyuanVideo-Avatar能够生成更逼真、更具表现力的音频驱动人体动画。
关键设计：角色图像注入模块采用替换而非加法的方式进行角色条件注入，避免了条件不匹配问题。音频情感模块利用情感参考图像来指导生成视频的情感风格。面部感知音频适配器通过潜在层面的面部掩码隔离音频驱动的角色，并使用交叉注意力机制进行音频注入。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
HunyuanVideo-Avatar在基准数据集和新提出的野外数据集上均取得了优于现有最先进方法的结果。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细展示（未知）。实验结果表明，该方法在动态性、角色一致性、情感控制和多角色处理方面均具有显著优势，能够生成更逼真、更具表现力的音频驱动人体动画。
🎯 应用场景
HunyuanVideo-Avatar具有广泛的应用前景，包括虚拟主播、数字人、游戏角色动画、电影制作、在线教育等领域。该技术可以用于生成逼真、情感丰富的虚拟角色，提升用户体验，降低内容创作成本，并为个性化内容生成提供新的可能性。未来，该技术有望在元宇宙等新兴领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Recent years have witnessed significant progress in audio-driven human animation. However, critical challenges remain in (i) generating highly dynamic videos while preserving character consistency, (ii) achieving precise emotion alignment between characters and audio, and (iii) enabling multi-character audio-driven animation. To address these challenges, we propose HunyuanVideo-Avatar, a multimodal diffusion transformer (MM-DiT)-based model capable of simultaneously generating dynamic, emotion-controllable, and multi-character dialogue videos. Concretely, HunyuanVideo-Avatar introduces three key innovations: (i) A character image injection module is designed to replace the conventional addition-based character conditioning scheme, eliminating the inherent condition mismatch between training and inference. This ensures the dynamic motion and strong character consistency; (ii) An Audio Emotion Module (AEM) is introduced to extract and transfer the emotional cues from an emotion reference image to the target generated video, enabling fine-grained and accurate emotion style control; (iii) A Face-Aware Audio Adapter (FAA) is proposed to isolate the audio-driven character with latent-level face mask, enabling independent audio injection via cross-attention for multi-character scenarios. These innovations empower HunyuanVideo-Avatar to surpass state-of-the-art methods on benchmark datasets and a newly proposed wild dataset, generating realistic avatars in dynamic, immersive scenarios.