HuMo – 清華聯合字節推出的多模態視頻生成框架

核心觀點與關鍵信息：
HuMo是由清華大學與字節跳動智能創作實驗室聯合研發的一款創新性多模態視頻生成框架，專注于生成高質量、精細且高度可控的人類中心視頻。它能夠整合文本、圖像和音頻等多種輸入模態，實現強大的文本提示跟隨、主體一致性保持以及音頻驅動的動作同步。HuMo支持多種生成模式，包括文本-圖像、文本-音頻以及文本-圖像-音頻驅動，為用戶提供了極大的創作和定制化能力。該框架已在Hugging Face上開源，并提供詳細的技術文檔和配置選項，支持生成480P和720P分辨率的視頻，其中720P版本擁有更高的視覺質量。

HuMo：驅動未來人類視頻生成的智能引擎

HuMo，一款由頂尖學府清華大學與科技巨頭字節跳動智能創作實驗室聯手打造的性多模態視頻生成框架，正以前所未有的方式重塑著人類視頻內容的創作格局。其核心使命在于生成精美絕倫、細節豐富且具備高度可控性的人類中心視頻，讓每一個創意都能栩栩如生地呈現在屏幕之上。

該框架的獨特之處在于其強大的多模態融合能力。無論是生動的文字描述，還是富有表現力的圖像，亦或是富有感染力的音頻，HuMo都能將其融會貫通，轉化為高質量的視頻輸出。這意味著用戶可以借助文本指令精確引導視頻內容，運用參考圖像確保角色的外觀特征保持一致，并通過音頻驅動角色的動作與表情，實現前所未有的逼真度和自然感。

HuMo提供的靈活生成模式，極大地拓展了創作者的可能性：

* **文本-圖像驅動視頻生成**：用戶只需提供文本提示和一張參考圖像，便可隨心所欲地定制角色的外貌、服飾、妝容、道具乃至所處的場景，打造獨一無二的個性化視頻。
* **文本-音頻驅動視頻生成**：對于追求更大創作度的用戶，HuMo僅需文本和音頻輸入，即可生成與音頻內容完美同步的視頻，無需額外的圖像參考。
* **文本-圖像-音頻驅動視頻生成**：當需要極致的定制化和精細控制時，融合文本、圖像和音頻的強大協同能力，將為用戶帶來最高水準的視頻生成體驗。

HuMo在技術層面實現了多模態輸入的協同處理，展現出業界領先的性能：

* **強大的文本提示跟隨能力**：HuMo能夠精確理解并執行復雜的文本指令，將文字描述轉化為視頻中的每一個視覺元素，確保生成內容高度貼合用戶的意圖。
* **一致的主體保留**：在連續的視頻幀中，HuMo能夠始終如一地保持主體角色的外觀特征，有效避免了生成過程中常見的“閃爍”或“變形”問題。
* **音頻驅動的動作同步**：音頻不再僅僅是背景音，它能夠巧妙地驅動角色的動作和表情，讓視頻中的人物隨著聲音的節奏、語調而生動演繹，帶來極具沉浸感的觀影體驗。

HuMo的訓練離不開海量高質量的數據集支撐，這使其能夠深刻理解不同模態信息間的復雜關聯，從而生成更加細膩、逼真的視頻內容。此外，框架還提供了可高度定制的生成配置，用戶可以通過修改generate.yaml文件，靈活調整生成時長、視頻分辨率（支持480P和720P，其中720P質量更佳），以及文本、圖像和音頻輸入的權重平衡，以滿足不同場景下的個性化需求。

HuMo的開源，為內容創作者、虛擬現實開發者、教育工作者、游戲設計師乃至營銷專家帶來了全新的創作工具。無論是在內容創作領域加速創意實現，在虛擬現實中構建沉浸式體驗，在教育領域生動講解復雜概念，在游戲開發中賦予角色生命，還是在社交媒體和廣告營銷中制作引人入勝的個性化內容，HuMo都將成為推動行業發展的強大引擎。

項目地址：
* 項目官網：https://phantom-video.github.io/HuMo/
* HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/bytedance-research/HuMo
* arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2509.08519