HuMo - 清华大学联合字节开源的多模态视频生成框架

HuMo是什么

HuMo是清华大学和字节跳动智能创作实验室联合开源的多模态视频生成框架，专注于人类中心的视频生成。能从文本、图像和音频等多种模态输入中生成高质量、精细且可控的人类视频。HuMo支持强大的文本提示跟随能力、一致的主体保留以及音频驱动的动作同步。支持从文本-图像、文本-音频以及文本-图像-音频生成视频，为用户提供了更高的定制化和控制能力。支持480P和720P分辨率的视频生成，720P的生成质量更高。HuMo提供了配置文件来定制生成行为和输出，包括生成长度、视频分辨率以及文本、图像和音频输入的平衡。

HuMo的功能特色

• 多模态输入融合：能同时处理文本、图像和音频三种模态的输入，生成高质量的视频内容。
• 文本驱动的精确控制：通过文本提示精确控制视频内容，实现高度定制化的视频生成。
• 音频同步动作生成：音频输入可驱动角色动作和表情，使视频内容更加生动和自然。
• 主体一致性保持：在多帧视频中保持角色外观和特征的一致性，避免主体不一致的问题。
• 高分辨率视频输出：支持480P和720P分辨率的视频生成，满足不同场景的需求。
• 可定制化配置：通过配置文件调整生成参数，如帧数、分辨率和模态输入的权重。
• 高效推理能力：支持多GPU推理，提高视频生成的速度和效率。

HuMo的核心优势

• 多模态协同能力：能同时处理文本、图像和音频输入，实现多种模态的协同驱动，生成更丰富、更精细的视频内容。
• 高质量生成效果：通过高质量数据集训练，生成的视频在视觉和听觉上具有高清晰度和高保真度，满足专业需求。
• 强大的文本跟随性：精准地将文本描述转化为视频内容，确保生成结果与用户意图高度一致，提升生成的准确性和符合度。
• 主体一致性保持：在多帧视频中保持角色外观和特征的一致性，避免主体在不同帧之间出现不一致的问题，提升视频的连贯性和专业性。
• 音频驱动的动作同步：音频可用于生成背景声音，能驱动角色的动作和表情，使角色的动作与音频节奏、语调等元素同步，增强视频的真实感和吸引力。
• 可定制化与灵活性：通过配置文件调整生成参数，如帧数、分辨率、模态输入的权重等，满足不同用户和应用场景的个性化需求。
• 高效推理与扩展性：支持多GPU推理，提高视频生成的速度和效率，同时具备良好的扩展性，便于未来升级和优化。

HuMo官网是什么

• 项目官网：https://phantom-video.github.io/HuMo/
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/bytedance-research/HuMo
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.08519

HuMo的适用人群

• 内容创作者：包括视频制作者、动画师、广告创意人员等，能用HuMo快速生成高质量的视频内容，提升创作效率和创意实现的速度。
• 教育工作者：可以生成教育视频，通过生动的动画和音频讲解，帮助学生更好地理解和学习复杂的概念，提升教学效果。
• 影视制作团队：在影视制作中，HuMo可用于快速生成角色动画或预览视频，辅助剧本创作和场景设计，提高制作效率和创意探索的速度。
• 游戏开发者：在游戏开发中，HuMo能生成角色动画和虚拟场景，为游戏设计提供更多的创意和灵活性，丰富游戏体验。
• 社交媒体运营者：可以为社交媒体平台生成个性化和吸引人的视频内容，提升用户参与度和内容传播效果。
• 企业营销人员：用于制作个性化的广告视频，根据目标受众的偏好生成定制化的内容，提高广告效果和品牌影响力。