HunyuanPortrait：让静态人像“活”起来的黑科技

在当今数字化时代，人像动画技术正逐渐成为各大领域关注的焦点。从电影特效到虚拟主播，从游戏开发到社交媒体内容创作，能够生成逼真、自然且具有高度一致性和可控性的人像动画的技术，无疑是具有巨大潜力的。而今天，我要给大家介绍的 HunyuanPortrait，就是一个在这一领域独树一帜的创新技术。

一、初识 HunyuanPortrait

HunyuanPortrait 是一种基于扩散模型的框架，旨在生成逼真且时间上保持一致的人像动画。它的核心思想是通过解耦身份和运动这两个关键因素，利用预训练的编码器将驱动视频中的表情和姿态编码成隐式的控制信号，然后通过基于注意力的适配器将这些信号注入到一个稳定的扩散模型主干网络中。这种方法能够实现从单一参考图像生成详细且风格灵活的动画，相较于现有方法，在可控性和一致性和一致性和一致性和一致性和一致性上都有显著提升。

二、技术框架深度剖析

（一）预训练编码器：奠定一切的基础

预训练编码器在 HunyuanPortrait 中扮演着至关重要的角色。它能够从驱动视频中提取出关键的表情和姿态信息，将其转化为模型可以理解的隐式控制信号。这些编码器通常是在大规模数据集上进行预训练的，因此具备了强大的特征提取能力。

例如，HunyuanPortrait 中使用的 Arc2Face，它是一个基于 ArcFace 的人脸特征提取模型。ArcFace 在人脸识别领域已经证明了其强大的性能，能够学习到具有判别性的面部特征。在 HunyuanPortrait 中，它被用来提取参考图像中的人脸特征，确保生成的动画能够保持与参考图像中人物身份的一致性。

同样，YoloFace 用于人脸检测。它基于 YOLO 系列目标检测算法，能够快速且准确地在视频帧中定位人脸，为后续的表情和姿态提取提供准确的区域信息。

（二）隐式控制信号：精准操控动画的关键

所谓隐式控制信号，就是将驱动视频中的表情和姿态信息编码成一种模型能够理解的中间表示形式。这些信号不像显式的标注数据那样直观，但它们却能够更灵活地融入到扩散模型中，实现对生成过程的精细控制。

具体来说，HunyuanPortrait 通过特定的网络结构将驱动视频中每一帧的人脸表情和姿态编码成向量。这些向量捕捉了人脸的关键特征变化，如眉毛的扬起、嘴角的上扬、头部的转动等。然后，这些编码后的信号作为条件输入，与参考图像的特征相结合，指导扩散模型生成相应的动画帧。

这种隐式控制方式的优势在于，它能够充分利用预训练模型的强大特征提取能力，同时避免了对大量显式标注数据的依赖。而且，通过调整这些控制信号的权重和处理方式，还可以实现对动画效果的灵活调整，比如放大或减弱某种表情特征。

（三）基于注意力的适配器：巧妙融合多源信息

将来自不同来源的信息（参考图像特征、驱动视频的隐式控制信号等）有效地融合在一起，是实现高质量人像动画的关键挑战之一。HunyuanPortrait 中的基于注意力的适配器巧妙地解决了这一问题。

注意力机制在这里发挥了重要作用。它能够自动学习不同特征之间的相关性，动态地决定哪些信息在生成当前动画帧时更为重要。例如，在生成一个微笑表情的动画帧时，注意力机制可能会更多地关注参考图像中嘴巴区域的特征以及驱动视频中对应的表情变化信号，同时适当减少对其他不相关区域的关注。

这些适配器被设计成插入到扩散模型主干网络中的轻量级模块。它们在不显著增加模型复杂度的情况下，实现了对多源信息的有效整合，使得扩散模型能够根据不同的输入条件生成多样化的动画结果。

（四）稳定的扩散模型主干网络：确保生成质量的核心

扩散模型作为一种生成模型，在图像和视频生成领域展现出了强大的能力。HunyuanPortrait 所采用的稳定扩散模型主干网络经过精心设计和优化，以确保生成的动画在质量上能够满足高标准的要求。

这个主干网络通常包含多个残差块和注意力层，通过逐步细化生成的图像内容，从粗糙的轮廓到精细的细节，最终生成逼真的人脸动画。而且，为了提高生成的效率和质量，模型还采用了各种优化策略，如梯度裁剪、学习率调整等。

在训练过程中，模型会使用大量的真实视频数据进行学习，以捕捉人脸动画的各种特征和模式。同时，为了增强模型的泛化能力，还会引入一些数据增强技术，如随机裁剪、旋转、翻转等，使模型能够在不同的输入条件下都能生成高质量的动画。

三、安装与运行：让技术落地的实操指南

（一）环境准备：硬件与软件的要求

在开始安装和运行 HunyuanPortrait 之前，首先需要确保你的计算机满足以下硬件和软件要求：

  • 硬件 ：需要一台配备 NVIDIA 3090 GPU 且支持 CUDA 的计算机。该模型在单个 24G GPU 上进行了测试，因此确保你的 GPU 具有足够的显存来运行这个模型。
  • 软件 ：操作系统建议为 Linux。同时，需要安装 Python 3.x 及相关依赖库。

（二）安装步骤：详细且完整的流程

以下是安装 HunyuanPortrait 的详细步骤：

  1. 首先，通过 Git 克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanPortrait


  2. 接着，安装 PyTorch 及其相关库：

     * ```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio

  1. 然后，安装项目所需的其他依赖库：

pip3 install -r requirements.txt


### （三）模型下载：获取必要的模型文件

所有模型文件默认存储在 `pretrained_weights` 目录下。以下是下载这些模型文件的步骤：

  1. 首先，安装 Hugging Face CLI 工具：

     * ```bash
pip3 install "huggingface_hub[cli]"

  1. 进入 pretrained_weights 目录：

cd pretrained_weights


  3. 下载 Stable Video Diffusion 的相关文件：

     * ```bash
huggingface-cli download --resume-download stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt --local-dir . --include "*.json"

 * 这里使用 `--resume-download` 参数是为了支持断点续传，确保下载过程的稳定性。`--local-dir .` 表示将文件下载到当前目录下，`--include "*.json"` 则用于指定只下载 `.json` 文件。

  1. 下载 YOLO Face 模型文件：

wget -c https://huggingface.co/LeonJoe13/Sonic/resolve/main/yoloface_v5m.pt


     * `wget -c` 命令同样支持断点续传，确保下载过程不会因网络问题而中断。

  5. 下载 VAE（变分自编码器）模型文件：

     * ```bash
wget -c https://huggingface.co/stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt/resolve/main/vae/diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors -P vae

 * 这里使用 `-P vae` 参数指定将下载的文件保存到 `vae` 目录下。

  1. 下载 ArcFace 模型文件：

wget -c https://huggingface.co/FoivosPar/Arc2Face/resolve/da2f1e9aa3954dad093213acfc9ae75a68da6ffd/arcface.onnx


  7. 最后，下载 HunyuanPortrait 的特定模型文件：

     * ```bash
huggingface-cli download --resume-download tencent/HunyuanPortrait --local-dir hyportrait

下载完成后，你的 pretrained_weights 目录结构应该如下所示：

.
├── arcface.onnx
├── hyportrait
│   ├── dino.pth
│   ├── expression.pth
│   ├── headpose.pth
│   ├── image_proj.pth
│   ├── motion_proj.pth
│   ├── pose_guider.pth
│   └── unet.pth
├── scheduler
│   └── scheduler_config.json
├── unet
│   └── config.json
├── vae
│   ├── config.json
│   └── diffusion_pytorch_model.fp16.safetensors
└── yoloface_v5m.pt

（四）运行示例：见证技术魅力的时刻

在完成安装和模型下载后，就可以运行 HunyuanPortrait 来生成人像动画了。以下是运行的示例代码：

video_path="your_video.mp4"  # 将 your_video.mp4 替换为你的驱动视频文件路径
image_path="your_image.png"  # 将 your_image.png 替换为你的参考图像文件路径

python inference.py \
    --config config/hunyuan-portrait.yaml \
    --video_path $video_path \
    --image_path $image_path

或者，你也可以直接执行 bash demo.sh 脚本来运行示例。

运行后，你将能够在指定的输出目录下看到生成的人像动画视频。这个视频将展示参考图像中的人物根据驱动视频中的表情和姿态变化而生成的动画效果。

四、HunyuanPortrait 的优势与应用场景

（一）优势详解：相较于传统方法的突破

与传统的基于GAN（生成对抗网络）方法不同，GAN方法虽然在图像生成领域取得了巨大成功，但在人像动画生成方面存在一些局限性。GAN通常需要大量的成对数据进行训练，即参考图像和对应的动画视频，这在实际应用中往往难以获取。而且，GAN生成的动画可能存在身份漂移问题，即生成的人物身份特征与参考图像不一致。

HunyuanPortrait 采用的扩散模型方法则有效解决了这些问题。扩散模型通过逐步去噪的过程生成图像，能够在较少的训练数据下学习到更丰富的特征分布。同时，通过引入预训练的编码器和隐式控制信号，HunyuanPortrait 能够更好地保持人物身份特征，实现更精准的表情和姿态控制。

此外，HunyuanPortrait 在时间一致性方面也表现出色。它通过在扩散模型中引入时间维度的处理模块，确保生成的动画在时间序列上具有高度的连贯性，避免了传统方法中可能出现的闪烁、抖动等问题。

（二）应用场景拓展：从娱乐到专业的多元领域

HunyuanPortrait 的应用场景非常广泛，以下是一些典型的例子：

  1. 虚拟主播 ：在虚拟主播领域，HunyuanPortrait 可以根据主播的实时表情和动作生成对应的虚拟形象动画，使虚拟主播的表情更加丰富自然，与观众的互动更加生动有趣。
  2. 影视特效 ：在电影和电视剧制作中，HunyuanPortrait 可以用于生成角色的特效动画，如角色的魔法变身、表情变化等，大大提高了特效制作的效率和质量。
  3. 游戏开发 ：游戏开发者可以利用 HunyuanPortrait 快速生成游戏角色的动画，特别是在一些角色扮演游戏（RPG）中，为玩家提供更加沉浸式的游戏体验。
  4. 社交媒体内容创作 ：对于社交媒体上的内容创作者来说，HunyuanPortrait 可以帮助他们轻松创建有趣的人像动画视频，吸引更多的粉丝和关注。

五、实际案例展示：见证技术的神奇魅力

为了让大家更直观地感受 HunyuanPortrait 的效果，以下是一些实际案例的简要介绍：

（一）人像歌唱动画

在 Portrait Singing 案例中，HunyuanPortrait 根据一段歌唱视频生成了相应的人像歌唱动画。从结果可以看出，生成的动画不仅口型与声音高度匹配，而且人物的表情也随着歌声的变化而自然地变化，仿佛一个真实的歌手在演唱。

（二）人像表演动画

Portrait Acting 案例展示了一个演员在不同表情和动作之间的转换动画。HunyuanPortrait 成功地捕捉到了演员的细微表情变化，并将其准确地反映在生成的动画中，使观众能够清晰地感受到角色的情感变化。

（三）人像做鬼脸动画

在 Portrait Making Face 案例中，HunyuanPortrait 生成了一系列有趣的鬼脸动画。这些动画生动地展现了人物的各种夸张表情，且过渡自然流畅，为观众带来了欢乐。

更多精彩的案例可以在 HunyuanPortrait 项目页面 上找到，建议大家亲自去欣赏一番，感受这项技术的强大魅力。

六、相关技术与开源项目的借鉴与贡献

HunyuanPortrait 的成功离不开对一些优秀开源项目的借鉴和整合。以下是一些对 HunyuanPortrait 有重要影响的相关技术与开源项目：

  1. Stable Video Diffusion（SVD） ：SVD 是一个基于扩散模型的视频生成项目，为 HunyuanPortrait 提供了稳定的扩散模型框架基础。HunyuanPortrait 在其基础上进行了针对性的改进和扩展，以适应人像动画生成的特殊需求。
  2. DiNOv2 ：DiNOv2 是一个强大的自监督学习模型，其在图像特征提取方面的出色表现为人像动画生成中的关键信息提取提供了有力支持。HunyuanPortrait 借鉴了 DiNOv2 的一些技术思路，提升了模型对人像特征的理解和利用能力。
  3. Arc2Face ：如前面提到的，Arc2Face 基于 ArcFace 实现了高效的人脸特征提取，对保持生成动画中的人物身份一致性起到了关键作用。
  4. YOLO Face（YoloFace） ：YoloFace 提供了快速准确的人脸检测能力，为人像动画生成中的关键区域定位奠定了基础。

同时，HunyuanPortrait 也积极回馈开源社区。它的代码和预训练模型在 Hugging Face 平台上开源，供全球的研究人员和开发者使用和参考。这种开放共享的精神有助于推动整个人像动画技术领域的发展和进步。

七、未来展望：技术持续进化的方向

尽管 HunyuanPortrait 已经取得了令人瞩目的成果，但人像动画技术仍有很大的发展空间。以下是一些可能的未来发展方向：

  1. 更高的实时性 ：目前，HunyuanPortrait 在生成动画时还需要一定的计算时间，对于一些对实时性要求较高的应用场景（如实时互动虚拟主播）来说，还有待进一步优化。未来，随着硬件技术的提升和算法的改进，有望实现更快速的动画生成。
  2. 更丰富的表情和动作控制 ：虽然 HunyuanPortrait 能够生成多种表情和动作的动画，但仍有拓展的空间。例如，通过引入更精细的表情编码和动作捕捉技术，可以实现更加丰富多样的人像动画效果，满足不同领域对个性化动画的需求。
  3. 与其他技术的融合 ：人像动画技术可以与其他前沿技术如增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、自然语言处理等进行深度融合。例如，在 AR 场景中，通过人像动画技术生成的虚拟人物可以与真实环境进行实时交互，为用户提供更沉浸式的体验；结合自然语言处理技术，可以让虚拟人物根据用户的语音指令做出相应的表情和动作反应，实现更加智能的人机交互。

总之，HunyuanPortrait 为我们展示了一个充满潜力的人像动画技术新世界。它的创新技术框架和出色性能为我们解决了很多传统方法难以应对的挑战，同时也为未来的技术发展提供了坚实的基础和新的思路。无论是对于专业的影视、游戏制作团队，还是普通的社交媒体内容创作者，HunyuanPortrait 都有望成为一种极具价值的工具，帮助我们创造出更加生动、逼真的人像动画作品，让我们的创意和想象得到更加完美的呈现。

最后，如果你对 HunyuanPortrait 感兴趣，想要深入了解或尝试使用这项技术，可以参考其 项目页面 和 Hugging Face 页面 上的详细信息。希望这篇文章能够帮助你更好地认识和理解 HunyuanPortrait，也期待看到这项技术在未来的更多精彩应用！

  • 引用文献 ：

    • Xu, Zunnan et al. “HunyuanPortrait: Implicit Condition Control for Enhanced Portrait Animation.” arXiv preprint arXiv:2503.18860 (2025).

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