HunyuanPortrait

HunyuanPortrait – 腾讯混元联合清华等机构推出的肖像动画生成框架

HunyuanPortrait 是一款由腾讯 Hunyuan 团队与清华大学、中山大学及香港科技大学等多家机构联合研发的创新型框架，旨在通过扩散模型生成高度可控且极为真实的肖像动画。该技术能够基于一张肖像图像作为外观参考，并结合视频片段作为驱动模板，实现对参考肖像中人物的动画化，依托驱动视频中的面部表情和头部姿势。

HunyuanPortrait是什么

HunyuanPortrait 是腾讯 Hunyuan 团队与多所知名大学合作推出的一种基于扩散模型的框架，专注于生成高度可控、真实感极强的肖像动画。通过输入一张肖像图片作为外观参考，配合驱动视频片段，系统能够将视频中的面部表情和头部姿势映射到参考图像中，从而实现自然流畅的动画效果。该平台在时间一致性和可控性方面表现优异，展现出强大的泛化能力，能够有效解耦不同图像风格下的外观与，广泛应用于虚拟现实、游戏及人机交互等多个领域。

HunyuanPortrait的主要功能

• 高度可控的肖像动画生成：利用单张肖像作为外观参考，结合视频驱动模板，精确转移面部表情与头部姿势，生成自然流畅的动画效果。
• 强大的身份一致性保持：在面部结构及强度差异显著的情况下，确保参考肖像的身份特征得以保持，避免出现身份失真现象。
• 逼真的面部动态捕捉：捕捉细腻的面部表情变化，包括眼神方向和嘴唇的同步，生成高度真实的肖像动画。
• 时间一致性优化：生成的视频在时间上保持高度连贯和平滑，消除背景抖动和模糊等问题。
• 风格泛化能力：能够适应多种图像风格，包括动漫和真实照片，展现出广泛的适用性。

HunyuanPortrait的技术原理

• 隐式条件控制：通过隐式表示编码信息，更精准地捕捉复杂的面部与表情变化，避免因关键点提取不准确带来的伪影和失真。将编码后的信息作为控制信号，基于注意力机制注入去噪 U-Net，实现对动画生成过程的精细掌控。
• 稳定的视频扩散模型：依托扩散模型框架，在潜在空间中进行扩散与去噪处理，提升生成质量与训练效率。通过 VAE 将图像从 RGB 空间映射至潜在空间，利用 UNet 进行去噪，生成高质量的视频帧。
• 增强的特征提取器：基于对强度的估计，增强特征的表示能力，提高对不同强度的适应性。结合 ArcFace 和 DiNOv2 背景，采用多尺度适配器（IMAdapter）增强肖像的身份一致性，确保生成的动画在各帧中保持一致的身份特征。
• 训练和推理策略：通过颜色抖动和姿态引导等技术丰富训练数据的多样性，提升模型的泛化能力。采用多种增强训练策略，例如随机移除某些骨骼边缘，以提高模型在不同输入条件下的稳定性。
• 注意力机制：在 UNet 中引入多头自注意力和交叉注意力机制，增强模型对空间与时间信息的感知能力，提高生成视频的细节丰富度及时间一致性。

HunyuanPortrait的项目地址

• 项目官网：https://kkakkkka.github.io/HunyuanPortrait/
• GitHub仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanPortrait
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/tencent/HunyuanPortrait
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.18860

HunyuanPortrait的应用场景

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：创建真实感十足的虚拟角色，提升用户体验。
• 游戏开发：生成个性化的游戏角色，增强玩家的沉浸感。
• 人机交互：开发更加自然的虚拟助手与客服机器人，提升交互效果。
• 数字内容创作：用于视频制作、广告及影视特效，快速生成高质量的动画内容。
• 社交媒体和娱乐：用户可将自己的照片转化为动态表情包或虚拟形象，增加互动性。
• 教育和培训：创建个性化的虚拟教师或培训角色，提供更生动的教学体验。

常见问题

• HunyuanPortrait支持哪些图像风格？ HunyuanPortrait 能够适应多种图像风格，包括动漫风格和真实照片风格。
• 如何获取HunyuanPortrait？ 用户可以通过项目官网、GitHub仓库或HuggingFace模型库下载和使用该技术。
• HunyuanPortrait的应用领域有哪些？ HunyuanPortrait 广泛应用于虚拟现实、游戏开发、人机交互、数字内容创作、社交媒体及教育等多个领域。