HunyuanCustom：多模态定制化视频生成框架

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HunyuanCustom项目简介

HunyuanCustom是由腾讯Hunyuan团队开发的多模态定制化视频生成框架。它支持基于文本、图像、音频和视频输入生成具有特定主体的视频，强调在生成过程中保持主体一致性。该框架通过文本-图像融合模块、图像ID增强模块以及音频和视频驱动的注入机制，实现了高质量的多模态视频生成。HunyuanCustom在单主体和多主体视频生成、音频驱动和视频驱动的定制化任务中表现出色，能够生成身份一致、高质量且符合用户需求的视频内容，广泛应用于虚拟人广告、虚拟试穿和视频编辑等领域，为可控视频生成提供了新的解决方案。

HunyuanCustom主要功能

多模态输入支持：
- 支持基于文本、图像、音频和视频输入的视频生成，用户可以根据需求灵活选择输入模态。
- 例如，用户可以通过输入一张图片和一段描述文本，生成与图片主体一致的视频。
主体一致性保持：
- 在生成视频时，能够保持输入主体的身份一致性，无论是单主体还是多主体场景。
- 例如，在虚拟人广告中，可以保持虚拟人的身份特征，同时自然地融入产品展示。
多主体定制化：
- 支持多主体视频生成，用户可以输入多个主体的图像，并生成包含多个主体交互的视频。
- 例如，生成一个场景中包含两个人物互动的视频，同时保持每个人物的身份特征。
音频驱动的视频生成：
- 支持通过音频输入驱动视频生成，使主体能够根据音频内容进行动作或表情变化。
- 例如，输入一段语音和人物图像，生成人物说话的视频，同时保持与语音同步。
视频驱动的视频编辑：
- 支持通过视频输入进行视频编辑，例如替换视频中的主体或插入新的主体。
- 例如，将一个视频中的某个角色替换为另一个角色，同时保持背景和动作的一致性。
虚拟试穿和广告应用：
- 可以生成虚拟试穿视频，用户可以看到自己试穿不同服装的效果。
- 也可以用于虚拟人广告，生成虚拟人展示产品的视频，增强广告的吸引力。

HunyuanCustom技术原理

文本-图像融合模块：
- 基于LLaVA（Large Language and Vision Alignment）模型，实现文本和图像的交互理解。
- 通过将图像特征嵌入到文本描述中，增强模型对输入主体的理解，确保生成的视频与输入主体一致。
图像ID增强模块：
- 利用时间拼接技术，将图像信息沿时间轴传播到视频的每一帧。
- 借助视频模型在时间序列信息传输上的优势，强化生成视频中主体的身份一致性。
AudioNet模块：
- 提取音频的多级深度特征，并通过空间交叉注意力机制将音频特征注入到视频特征中。
- 实现音频和视频的分层对齐，使生成的视频能够根据音频内容进行动作或表情变化。
视频驱动的注入模块：
- 通过预训练的3D-VAE（变分自编码器）将输入视频压缩到潜在空间，并与生成视频的潜在表示对齐。
- 使用patchify技术对齐视频特征和潜在表示，确保视频内容的无缝融合。
多模态数据构建：
- 数据来源广泛，涵盖人类、动物、植物、风景、车辆、物体、建筑和动漫等八大类别。
- 通过一系列预处理技术（如视频分割、文本区域处理、视频大小和时长标准化等）确保数据质量，提升模型性能。
主体提取和标注：
- 使用先进的检测和分割算法（如YOLO11X、InsightFace等）提取视频中的主体。
- 通过结构化视频标注模型对视频进行详细描述，增强模型对视频内容的理解和生成能力。