HuMo

HuMo – 清华联合字节推出的多模态视频生成框架

核心观点与关键信息：
HuMo是由清华大学与字节跳动智能创作实验室联合研发的一款创新性多模态视频生成框架，专注于生成高质量、精细且高度可控的人类中心视频。它能够整合文本、图像和音频等多种输入模态，实现强大的文本提示跟随、主体一致性保持以及音频驱动的动作同步。HuMo支持多种生成模式，包括文本-图像、文本-音频以及文本-图像-音频驱动，为用户提供了极大的创作和定制化能力。该框架已在Hugging Face上开源，并提供详细的技术文档和配置选项，支持生成480P和720P分辨率的视频，其中720P版本拥有更高的视觉质量。

HuMo：驱动未来人类视频生成的智能引擎

HuMo，一款由顶尖学府清华大学与科技巨头字节跳动智能创作实验室联手打造的性多模态视频生成框架，正以前所未有的方式重塑着人类视频内容的创作格局。其核心使命在于生成精美绝伦、细节丰富且具备高度可控性的人类中心视频，让每一个创意都能栩栩如生地呈现在屏幕之上。

该框架的独特之处在于其强大的多模态融合能力。无论是生动的文字描述，还是富有表现力的图像，亦或是富有感染力的音频，HuMo都能将其融会贯通，转化为高质量的视频输出。这意味着用户可以借助文本指令精确引导视频内容，运用参考图像确保角色的外观特征保持一致，并通过音频驱动角色的动作与表情，实现前所未有的逼真度和自然感。

HuMo提供的灵活生成模式，极大地拓展了创作者的可能性：

* **文本-图像驱动视频生成**：用户只需提供文本提示和一张参考图像，便可随心所欲地定制角色的外貌、服饰、妆容、道具乃至所处的场景，打造独一无二的个性化视频。
* **文本-音频驱动视频生成**：对于追求更大创作度的用户，HuMo仅需文本和音频输入，即可生成与音频内容完美同步的视频，无需额外的图像参考。
* **文本-图像-音频驱动视频生成**：当需要极致的定制化和精细控制时，融合文本、图像和音频的强大协同能力，将为用户带来最高水准的视频生成体验。

HuMo在技术层面实现了多模态输入的协同处理，展现出业界领先的性能：

* **强大的文本提示跟随能力**：HuMo能够精确理解并执行复杂的文本指令，将文字描述转化为视频中的每一个视觉元素，确保生成内容高度贴合用户的意图。
* **一致的主体保留**：在连续的视频帧中，HuMo能够始终如一地保持主体角色的外观特征，有效避免了生成过程中常见的“闪烁”或“变形”问题。
* **音频驱动的动作同步**：音频不再仅仅是背景音，它能够巧妙地驱动角色的动作和表情，让视频中的人物随着声音的节奏、语调而生动演绎，带来极具沉浸感的观影体验。

HuMo的训练离不开海量高质量的数据集支撑，这使其能够深刻理解不同模态信息间的复杂关联，从而生成更加细腻、逼真的视频内容。此外，框架还提供了可高度定制的生成配置，用户可以通过修改generate.yaml文件，灵活调整生成时长、视频分辨率（支持480P和720P，其中720P质量更佳），以及文本、图像和音频输入的权重平衡，以满足不同场景下的个性化需求。

HuMo的开源，为内容创作者、虚拟现实开发者、教育工作者、游戏设计师乃至营销专家带来了全新的创作工具。无论是在内容创作领域加速创意实现，在虚拟现实中构建沉浸式体验，在教育领域生动讲解复杂概念，在游戏开发中赋予角色生命，还是在社交媒体和广告营销中制作引人入胜的个性化内容，HuMo都将成为推动行业发展的强大引擎。

项目地址：
* 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