HunyuanPortrait

用隐式条件控制,让静态肖像秒变自然说话视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 37 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 363
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

HunyuanPortrait 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队Tencent-Hunyuan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,generative-ai,image-to-video,portrait-animation,talking-head,video-generation
GitHub 星标★ 363
上线时间2025-05-27 00:00:00
代码更新2025-12-07
仓库体积1.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

HunyuanPortrait 是腾讯混元团队开源的肖像动画框架,核心解决传统肖像驱动中显式条件(如关键点、深度图)控制粒度不足的问题。它提出隐式条件控制机制,将表情、姿态等驱动信号编码为隐空间条件,与扩散模型深度融合,生成更自然、连贯的说话人视频。项目支持图像到视频的生成,可精确控制头部运动、面部表情和嘴唇同步,适用于数字人、虚拟主播等场景。代码基于 Python 和扩散模型架构,提供官方训练与推理实现,是 CVPR 2025 的官方代码库。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 363

核心亮点

  • 隐式条件控制机制,相比显式关键点驱动,表情和姿态更自然连贯
  • 基于扩散模型,生成视频质量高,细节丰富,口型同步精准
  • 官方代码,结构清晰,便于二次开发和学术研究

不足之处

  • 项目早期,星标少,社区生态和文档待完善
  • 训练和推理资源需求高,普通硬件难以运行

适用场景

  • 数字人视频生成,用于新闻播报、在线教育
  • 虚拟主播和直播互动,实时生成说话头像
  • 影视预可视化,快速生成角色动画草稿

替代项目

SadTalker、Wav2Lip、LivePortrait

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