

> 腾讯加速构建 AI 人才高地，清华学霸、前 Sea AI Lab 高级研究科学家庞天宇正式入职，将出任混元大模型首席研究科学家，主攻多模态强化学习技术突破。

## 顶尖履历 95 后清华学霸掌舵

腾讯在人工智能领域的人才引进步伐并未放缓。2026 年 1 月 30 日，知名青年学者庞天宇宣布将于 2 月 4 日履新腾讯。这位 1995 年出生的年轻科学家拥有令人瞩目的学术背景：高一保送清华，师从朱军教授获得计算机系博士学位，并在 ICML、NeurIPS 等国际顶会上发表论文 70 余篇，总引用次数超 1.5 万次。

在加入腾讯之前，庞天宇任职于新加坡 Sea AI Lab，专注于可信机器学习与生成式模型的研究。其深厚的学术造诣曾为其赢得微软学者奖学金、百度奖学金及英伟达学术先锋奖等多项业界殊荣。

![Google_AI_Studio_2026-01-31T03_24_34.016Z.png](https://static.downly.cn/images/191e7ae13928a758e3f6ca36084a3271.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 战略拼图 聚焦多模态强化学习

入职后，庞天宇将担任腾讯混元大模型团队首席研究科学家，并兼任多模态强化学习技术负责人。他将领衔混元多模态部 Exploration Center，核心职能是探索强化学习的前沿算法，并将研发重心聚焦于生成模型技术的底层突破。

此次引援是腾讯近期一系列“人才强基”战略的延续。此前，前 OpenAI 研究员姚顺雨已于 2025 年 12 月加盟。马化腾曾公开表示，通过吸纳全球顶尖人才，腾讯已完成了混元大模型的“深度重构”。随着混元图像 3.0 开源并跻身国际第一梯队，腾讯正通过强化学习与多模态技术的深度融合，加速向全球 AI 技术第一阵营发起冲击。

腾讯混元大模型再添猛将 前 Sea AI Lab 科学家庞天宇加盟负责多模态研究

> 在人工智能驱动的数字内容生成领域，如何让虚拟形象更加生动、自然地与用户互动，一直是技术探索的热点。近日，腾讯混元大模型团队推出了一个重磅开源项目——HunyuanVideo-Avatar。这项技术的核心在于能够仅凭一段语音，就驱动生成具有丰富表情和自然口型变化的数字人视频。这一创新不仅极大地降低了数字人视频制作的门槛，更为虚拟直播、教育、娱乐等多个领域带来了全新的可能性，标志着语音驱动数字人技术迈入了新的阶段。


腾讯混元大模型团队在人工智能领域持续发力，继文本生成图片、视频生成等技术之后，再次向开源社区贡献了重要的研究成果——HunyuanVideo-Avatar。这一项目的开源，旨在 democratize（民主化）数字人视频的生成过程，让更多开发者和使用者能够轻松地利用语音来驱动虚拟形象的生成。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250529032514.968715463.png)

HunyuanVideo-Avatar 的核心功能正如其名 所言，能够实现“语音驱动生成数字人”。这意味着用户不再需要复杂的 3D 建模、动作捕捉或专业的视频编辑技能，只需要提供一段音频，系统就能够根据语音的内容、情感和语速，自动生成一个数字人说话的视频。这无疑是一项具有颠覆性的技术，将极大提升内容创作的效率和便捷性。

<video src="https://static.downly.cn/images/20250529085234.658090026.mov" controls width="70%" title="teaser.mov"></video>

在线测试HunyuanVideo-Avatar：[https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/play?modelId=126](https://hunyuan.tencent.com/modelSquare/home/play?modelId=126)

## 技术揭秘 语音如何“驱动”数字人

实现从音频到数字人视频的无缝转换，需要跨越多模态技术的壁垒。HunyuanVideo-Avatar 在技术上可能采用了以下几个关键组成部分


*   **语音特征提取与分析** 系统首先需要对输入的语音进行深入分析，提取出语音的语言内容、语调、情感以及与口型运动相关的声学特征。
*   **面部动作与表情生成** 基于语音特征，模型需要推断出数字人相应的面部动作、表情变化以及最关键的——口型变化。这需要对人脸的肌肉运动和语音发声机制有深刻的理解。
*   **图像生成与渲染** 最后，模型将生成或操纵数字人的图像，使其面部表情和口型与分析出的语音特征同步，最终输出一段连贯自然的数字人视频。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250529032542.076218755.png)

为了确保生成视频的自然度和逼真度，HunyuanVideo-Avatar 可能采用了先进的深度学习模型，如基于 Transformer 的架构、生成对抗网络（GAN）或扩散模型，并结合了大量的多模态数据集进行训练。[论文](https://arxiv.org/pdf/2505.20156)中可能详细描述了其具体的模型结构和训练策略，例如可能采用了创新的注意力机制来对齐语音和视觉特征，或者使用了新的损失函数来优化生成视频的质量和一致性。

## 开源的价值 普惠 AI 的重要一步

腾讯选择将 HunyuanVideo-Avatar 开源，具有重要的战略意义和社区价值
<video src="https://static.downly.cn/images/20250529082542.256822829.mp4" controls width="70%" title="黑白相声-2.mp4"></video>

*   **加速技术普及与应用** 开源使得更多的开发者和研究机构能够接触和使用这一先进技术，基于其进行二次开发和创新应用，从而加速语音驱动数字人技术的普及和落地。
*   **激发社区创新活力** 开源社区的力量是巨大的。 全球的开发者可以共同对 HunyuanVideo-Avatar 进行改进、优化和拓展功能，推动技术的快速迭代和演进。
*   **构建开放生态** 腾讯通过开源，有助于构建一个围绕混元大模型和数字人技术的开放生态系统，吸引更多合作伙伴共同参与，共同推动产业发展。
*   **提升技术透明度** 开源有助于提高技术的透明度，让使用者更加了解模型的原理和潜在限制，促进技术的健康发展。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250529032750.526292890.png)

HunyuanVideo-Avatar 的开源，是腾讯在践行“科技向善”理念、推动 AI 普惠化方面的重要一步，为降低数字内容创作门槛、赋能更多个体和企业提供了强大的工具。


## 广泛应用前景 数字人进入千家万户

HunyuanVideo-Avatar 的出现，将极大地拓展数字人的应用边界，为各行各业带来新的机遇
<video src="https://static.downly.cn/images/20250529083258.269327757.mp4" controls width="70%" title="女声田野独唱.mp4"></video>
*   **虚拟直播** 个体创作者和品牌可以快速生成具有个性化形象的虚拟主播，降低直播成本，提升内容吸引力。
*   **在线教育** 创建生动有趣的数字老师，根据学生的语音输入进行互动式教学。
*   **客服与导览** 生成智能数字客服或虚拟导览员，提供更加人性化的服务体验。
*   **娱乐与营销** 制作创意短视频、广告或虚拟偶像，进行更具互动性和趣味性的内容传播。
*   **个人表达与社交** 未来用户甚至可以轻松创建自己的数字分身，用于社交互动和内容分享。

![image.png](https://static.downly.cn/images/20250529032918.759711415.png)

凭借语音驱动这一便捷高效的方式，HunyuanVideo-Avatar 有望让数字人不再是高门槛的技术，而是人人都可以轻松使用的工具，真正让数字人“走进千家万户”。
<video src="https://static.downly.cn/images/20250529083247.466789044.mp4" controls width="70%" title="女声吉他独唱森林火焰.mp4"></video>

## 本地部署

需要支持CUDA的NVIDIA GPU
  - 该模型在8GPU的机器上进行了测试。
  - **最低配置**：生成720px1280px129帧视频所需的最小GPU内存为24GB，但速度很慢。
  - **推荐配置**：我们建议使用80GB显存的GPU以获得更好的生成质量。
- 测试过的操作系统：Linux

### 🛠️ 依赖项和安装

首先克隆仓库：

```shell
git clone https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-Avatar.git
cd HunyuanVideo-Avatar
```

### Linux安装指南

我们推荐使用CUDA 12.4或11.8版本进行手动安装。

Conda的安装说明可在[这里](https://www.anaconda.com/docs/main)找到。

```shell
# 1. 创建conda环境
conda create -n HunyuanVideo-Avatar python==3.10.9

# 2. 激活环境
conda activate HunyuanVideo-Avatar

# 3. 使用conda安装PyTorch和其他依赖
# 对于CUDA 11.8
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# 对于CUDA 12.4
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

# 4. 安装pip依赖
python -m pip install -r requirements.txt
# 5. 安装flash attention v2以加速（需要CUDA 11.8或更高版本）
python -m pip install ninja
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.6.3
```

如果在特定GPU类型上遇到浮点异常（核心转储），您可以尝试以下解决方案：

```shell
# 方案1：确保您已安装CUDA 12.4、CUBLAS>=12.4.5.8和CUDNN>=9.00（或直接使用我们的CUDA 12 docker镜像）
pip install nvidia-cublas-cu12==12.4.5.8
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/nvidia/cublas/lib/

# 方案2：强制显式使用CUDA 11.8编译版本的PyTorch和所有其他包
pip uninstall -r requirements.txt  # 卸载所有包
pip install torch==2.4.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt
pip install ninja
pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.6.3
```

此外，您也可以使用混元视频Docker镜像。使用以下命令拉取并运行docker镜像。

```shell
# 对于CUDA 12.4（更新以避免浮点异常）
docker pull hunyuanvideo/hunyuanvideo:cuda_12
docker run -itd --gpus all --init --net=host --uts=host --ipc=host --name hunyuanvideo --security-opt=seccomp=unconfined --ulimit=stack=67108864 --ulimit=memlock=-1 --privileged hunyuanvideo/hunyuanvideo:cuda_12
pip install gradio==3.39.0 diffusers==0.33.0 transformers==4.41.2

# 对于CUDA 11.8
docker pull hunyuanvideo/hunyuanvideo:cuda_11
docker run -itd --gpus all --init --net=host --uts=host --ipc=host --name hunyuanvideo --security-opt=seccomp=unconfined --ulimit=stack=67108864 --ulimit=memlock=-1 --privileged hunyuanvideo/hunyuanvideo:cuda_11
pip install gradio==3.39.0 diffusers==0.33.0 transformers==4.41.2
```

### 🧱 下载预训练模型

预训练模型的下载详情请参见[这里](https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-Avatar/blob/main/weights/README.md)。

### 🚀 多GPU并行推理

例如，要使用8个GPU生成视频，可以使用以下命令：

```bash
cd HunyuanVideo-Avatar

JOBS_DIR=$(dirname $(dirname "$0"))
export PYTHONPATH=./
export MODEL_BASE="./weights"
checkpoint_path=${MODEL_BASE}/ckpts/hunyuan-video-t2v-720p/transformers/mp_rank_00_model_states.pt

torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 --master_port 29605 hymm_sp/sample_batch.py \
    --input 'assets/test.csv' \
    --ckpt ${checkpoint_path} \
    --sample-n-frames 129 \
    --seed 128 \
    --image-size 704 \
    --cfg-scale 7.5 \
    --infer-steps 50 \
    --use-deepcache 1 \
    --flow-shift-eval-video 5.0 \
    --save-path ${OUTPUT_BASEPATH} 
```

### 🔑 单GPU推理

例如，要使用1个GPU生成视频，可以使用以下命令：

```bash
cd HunyuanVideo-Avatar

JOBS_DIR=$(dirname $(dirname "$0"))
export PYTHONPATH=./

export MODEL_BASE=./weights
OUTPUT_BASEPATH=./results-single
checkpoint_path=${MODEL_BASE}/ckpts/hunyuan-video-t2v-720p/transformers/mp_rank_00_model_states_fp8.pt

export DISABLE_SP=1 
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 hymm_sp/sample_gpu_poor.py \
    --input 'assets/test.csv' \
    --ckpt ${checkpoint_path} \
    --sample-n-frames 129 \
    --seed 128 \
    --image-size 704 \
    --cfg-scale 7.5 \
    --infer-steps 50 \
    --use-deepcache 1 \
    --flow-shift-eval-video 5.0 \
    --save-path ${OUTPUT_BASEPATH} \
    --use-fp8 \
    --infer-min
```

### 低显存运行方案

```bash
cd HunyuanVideo-Avatar

JOBS_DIR=$(dirname $(dirname "$0"))
export PYTHONPATH=./

export MODEL_BASE=./weights
OUTPUT_BASEPATH=./results-poor

checkpoint_path=${MODEL_BASE}/ckpts/hunyuan-video-t2v-720p/transformers/mp_rank_00_model_states_fp8.pt

export CPU_OFFLOAD=1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 hymm_sp/sample_gpu_poor.py \
    --input 'assets/test.csv' \
    --ckpt ${checkpoint_path} \
    --sample-n-frames 129 \
    --seed 128 \
    --image-size 704 \
    --cfg-scale 7.5 \
    --infer-steps 50 \
    --use-deepcache 1 \
    --flow-shift-eval-video 5.0 \
    --save-path ${OUTPUT_BASEPATH} \
    --use-fp8 \
    --cpu-offload \
    --infer-min
```

### 运行Gradio服务器

```bash
cd HunyuanVideo-Avatar

bash ./scripts/run_gradio.sh
```

## 未来展望 AI 驱动数字内容新浪潮

腾讯开源 HunyuanVideo-Avatar，是人工智能驱动数字内容生成浪潮中的一个重要里程碑。它不仅展示了腾讯在多模态 AI 领域的深厚技术积累，更通过开源的方式，将前沿技术分享给全球社区，共同推动数字人技术的创新和应用。

随着技术的不断发展和社区的共同努力，我们可以期待 HunyuanVideo-Avatar 在未来能够支持更多复杂的语音情绪、更细腻的面部表情以及更多样的数字人形象。这场由语音驱动的数字人新浪潮，才刚刚开始，它将深刻改变我们创作、消费和互动数字内容的方式。




腾讯开源 HunyuanVideo-Avatar 语音驱动数字人视频生成

腾讯研发的大语言模型，具备强大的中文创作能力，复杂语境下的逻辑推理能力，以及可靠的任务执行能力

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