HunyuanPortrait

HunyuanPortrait – 騰訊混元聯合清華等機構推出的肖像動畫生成框架

HunyuanPortrait 是一款由騰訊 Hunyuan 團隊與清華大學、中山大學及香港科技大學等多家機構聯合研發的創新型框架，旨在通過擴散模型生成高度可控且極為真實的肖像動畫。該技術能夠基于一張肖像圖像作為外觀參考，并結合視頻片段作為驅動模板，實現對參考肖像中人物的動畫化，依托驅動視頻中的面部表情和頭部姿勢。

HunyuanPortrait是什么

HunyuanPortrait 是騰訊 Hunyuan 團隊與多所知名大學合作推出的一種基于擴散模型的框架，專注于生成高度可控、真實感極強的肖像動畫。通過輸入一張肖像圖片作為外觀參考，配合驅動視頻片段，系統能夠將視頻中的面部表情和頭部姿勢映射到參考圖像中，從而實現自然流暢的動畫效果。該平臺在時間一致性和可控性方面表現優異，展現出強大的泛化能力，能夠有效解耦不同圖像風格下的外觀與，廣泛應用于虛擬現實、游戲及人機交互等多個領域。

HunyuanPortrait的主要功能

• 高度可控的肖像動畫生成：利用單張肖像作為外觀參考，結合視頻驅動模板，精確轉移面部表情與頭部姿勢，生成自然流暢的動畫效果。
• 強大的身份一致性保持：在面部結構及強度差異顯著的情況下，確保參考肖像的身份特征得以保持，避免出現身份失真現象。
• 逼真的面部動態捕捉：捕捉細膩的面部表情變化，包括眼神方向和嘴唇的同步，生成高度真實的肖像動畫。
• 時間一致性優化：生成的視頻在時間上保持高度連貫和平滑，消除背景抖動和模糊等問題。
• 風格泛化能力：能夠適應多種圖像風格，包括動漫和真實照片，展現出廣泛的適用性。

HunyuanPortrait的技術原理

• 隱式條件控制：通過隱式表示編碼信息，更精準地捕捉復雜的面部與表情變化，避免因關鍵點提取不準確帶來的偽影和失真。將編碼后的信息作為控制信號，基于注意力機制注入去噪 U-Net，實現對動畫生成過程的精細掌控。
• 穩定的視頻擴散模型：依托擴散模型框架，在潛在空間中進行擴散與去噪處理，提升生成質量與訓練效率。通過 VAE 將圖像從 RGB 空間映射至潛在空間，利用 UNet 進行去噪，生成高質量的視頻幀。
• 增強的特征提取器：基于對強度的估計，增強特征的表示能力，提高對不同強度的適應性。結合 ArcFace 和 DiNOv2 背景，采用多尺度適配器（IMAdapter）增強肖像的身份一致性，確保生成的動畫在各幀中保持一致的身份特征。
• 訓練和推理策略：通過顏色抖動和姿態引導等技術豐富訓練數據的多樣性，提升模型的泛化能力。采用多種增強訓練策略，例如隨機移除某些骨骼邊緣，以提高模型在不同輸入條件下的穩定性。
• 注意力機制：在 UNet 中引入多頭自注意力和交叉注意力機制，增強模型對空間與時間信息的感知能力，提高生成視頻的細節豐富度及時間一致性。

HunyuanPortrait的項目地址

• 項目官網：https://kkakkkka.github.io/HunyuanPortrait/
• GitHub倉庫：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanPortrait
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/tencent/HunyuanPortrait
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2503.18860

HunyuanPortrait的應用場景

• 虛擬現實（VR）和增強現實（AR）：創建真實感十足的虛擬角色，提升用戶體驗。
• 游戲開發：生成個性化的游戲角色，增強玩家的沉浸感。
• 人機交互：開發更加自然的虛擬助手與客服機器人，提升交互效果。
• 數字內容創作：用于視頻制作、廣告及影視特效，快速生成高質量的動畫內容。
• 社交媒體和娛樂：用戶可將自己的照片轉化為動態表情包或虛擬形象，增加互動性。
• 教育和培訓：創建個性化的虛擬教師或培訓角色，提供更生動的教學體驗。

常見問題

• HunyuanPortrait支持哪些圖像風格？ HunyuanPortrait 能夠適應多種圖像風格，包括動漫風格和真實照片風格。
• 如何獲取HunyuanPortrait？ 用戶可以通過項目官網、GitHub倉庫或HuggingFace模型庫下載和使用該技術。
• HunyuanPortrait的應用領域有哪些？ HunyuanPortrait 廣泛應用于虛擬現實、游戲開發、人機交互、數字內容創作、社交媒體及教育等多個領域。