腾讯开源HunyuanVideo-Avatar：单图+音频生成高保真数字人视频，内容创作迎来新范式

2026-02-06 04:42:33作者：翟萌耘Ralph

导语

腾讯混元团队正式开源HunyuanVideo-Avatar语音数字人模型，仅凭单张人物图片与一段音频即可生成包含自然表情、唇形同步及全身动作的高动态视频，将数字人创作门槛降至"零训练数据"级别。

行业现状：从面部驱动到全身动画的技术跨越

在AIGC技术爆发的当下，数字人视频生成已从实验室走向实际应用。传统数字人技术需依赖海量训练数据，如录制数小时的人物视频素材才能实现基本的面部驱动。据行业调研显示，2024年主流数字人制作成本仍高达10万元/分钟，且生成内容多局限于面部特写，肢体动作僵硬成为普遍痛点。

HunyuanVideo-Avatar的出现彻底颠覆了这一格局。作为基于多模态扩散Transformer（MM-DiT）的音频驱动人像动画模型，其核心突破在于"One-shot Talking Avatar"技术架构，用户无需任何额外训练数据，仅通过一张包含全身或半身的静态照片，即可驱动数字人生成自然的说话动作与肢体表现。

产品亮点：三大技术创新构建竞争壁垒

1. 多模态扩散Transformer架构实现高动态视频生成

HunyuanVideo-Avatar创新性地采用注意力交叉模态扩散模型，通过三个关键模块实现技术突破：

人物图像注入模块：替代传统的加法型人物条件方案，消除训练与推理间的条件不匹配，确保动态运动与角色一致性
音频情感模块（AEM）：从情感参考图像中提取并传递情感线索至目标视频，实现细粒度情感风格控制
面部感知音频适配器（FAA）：通过 latent 级面部掩码隔离音频驱动角色，支持多角色场景的独立音频注入

该架构支持生成1024x1024分辨率视频，人物面部纹理与服装细节的还原度达到行业领先水平。其独创的全身动作生成引擎，能够根据音频节奏自动生成点头、肢体微摆等符合人类表达习惯的辅助动作，有效解决了传统"会说话的头像"普遍存在的僵硬感问题。

2. 跨场景适应性打破风格局限

相比传统工具仅限于头部驱动，HunyuanVideo-Avatar支持头肩、半身与全身景别，显著提升视频的真实感和表现力。同时，该模型支持多风格、多物种与多人场景，包括：

风格多样性：赛博朋克、2D动漫、中国水墨画等
角色多样性：支持机器人、动物等非人类形象
场景多样性：从单人独白到双人对话场景均能稳定生成

据腾讯官方测试数据，在主体一致性、音画同步方面，HunyuanVideo-Avatar效果超越开闭源方案，处在业内顶尖水平；在画面动态、肢体自然度方面，效果超越开源方案，和其他闭源方案处在同一水平。

3. 极致优化的推理效率与硬件适配

HunyuanVideo-Avatar针对不同硬件环境提供了灵活的部署方案：

并行推理：8 GPU环境下可实现129帧视频的快速生成
单GPU推理：消费级RTX 4090显卡上可实现每分钟视频约15分钟的生成速度
低显存优化：通过CPU offload技术，在显存受限环境下仍能运行

以下是单GPU推理的基础命令示例：

cd HunyuanVideo-Avatar
export PYTHONPATH=./
export MODEL_BASE=./weights
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 hymm_sp/sample_gpu_poor.py \
    --input 'assets/test.csv' \
    --ckpt ${checkpoint_path} \
    --sample-n-frames 129 \
    --seed 128 \
    --image-size 704 \
    --cfg-scale 7.5 \
    --infer-steps 50 \
    --use-deepcache 1 \
    --save-path ${OUTPUT_BASEPATH} \
    --use-fp8 \
    --infer-min

行业影响：开启数字人普惠时代

HunyuanVideo-Avatar的开源将深刻改变多个行业的内容生产方式：

电商与广告创意：从概念到视频的即时转化

品牌方无需专业拍摄团队，即可快速制作产品介绍视频或多人互动广告。以电商直播为例，模特只需提供一张全身照片，即可根据商品描述音频自动生成带货视频，将传统需要2-3天的制作流程压缩至15分钟内，综合成本降低80%以上。

媒体传播：新闻生产的效率革命

新闻机构可利用该技术快速制作虚拟主播播报视频，将突发新闻的响应时间从小时级压缩至分钟级。特别是在气象预警、财经快讯等需要快速响应的领域，虚拟主播可7x24小时不间断工作，同时保持形象一致性。

社交娱乐：UGC内容创作的民主化

普通用户可将自己的照片转化为虚拟偶像，通过音频输入让"数字分身"在短视频平台进行内容创作。对于残障人群体，该技术还能帮助语言障碍人士通过虚拟形象实现更自然的情感表达。

部署指南：从环境配置到视频生成

HunyuanVideo-Avatar已在GitCode平台开源，项目地址为：https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanVideo-Avatar

快速启动步骤：

环境配置（推荐Python 3.10）

conda create -n hunyuan-avatar python==3.10
conda activate hunyuan-avatar
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install ninja && python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.6.3

模型下载：从官方指定渠道获取模型文件，存放至HunyuanVideo-Avatar/weights目录
启动Gradio交互界面

cd HunyuanVideo-Avatar
bash ./scripts/run_gradio.sh

系统对硬件配置有一定要求，推荐使用8GB以上显存的GPU运行推理任务。目前，该技术已应用于腾讯音乐听歌陪伴、长音频播客以及唱歌MV等多场景，普通用户可通过混元官网体验入口（https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/play?modelId=126）上传不超过14秒的音频进行视频生成。