論文の概要: HunyuanCustom: A Multimodal-Driven Architecture for Customized Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04512v2
• Date: Thu, 08 May 2025 08:29:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 13:13:47.837223
• Title: HunyuanCustom: A Multimodal-Driven Architecture for Customized Video Generation
• Title（参考訳）: HunyuanCustom: カスタマイズビデオ生成のためのマルチモーダル駆動アーキテクチャ
• Authors: Teng Hu, Zhentao Yu, Zhengguang Zhou, Sen Liang, Yuan Zhou, Qin Lin, Qinglin Lu,
• Abstract要約: HunyuanCustomは、画像、オーディオ、ビデオ、テキストの状態をサポートしながら、主題の一貫性を強調する、カスタマイズされたビデオ生成フレームワークである。 本研究は,制御可能な映像生成におけるマルチモーダル・コンディショニングとアイデンティティ保存戦略の有効性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.037480577373161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Customized video generation aims to produce videos featuring specific subjects under flexible user-defined conditions, yet existing methods often struggle with identity consistency and limited input modalities. In this paper, we propose HunyuanCustom, a multi-modal customized video generation framework that emphasizes subject consistency while supporting image, audio, video, and text conditions. Built upon HunyuanVideo, our model first addresses the image-text conditioned generation task by introducing a text-image fusion module based on LLaVA for enhanced multi-modal understanding, along with an image ID enhancement module that leverages temporal concatenation to reinforce identity features across frames. To enable audio- and video-conditioned generation, we further propose modality-specific condition injection mechanisms: an AudioNet module that achieves hierarchical alignment via spatial cross-attention, and a video-driven injection module that integrates latent-compressed conditional video through a patchify-based feature-alignment network. Extensive experiments on single- and multi-subject scenarios demonstrate that HunyuanCustom significantly outperforms state-of-the-art open- and closed-source methods in terms of ID consistency, realism, and text-video alignment. Moreover, we validate its robustness across downstream tasks, including audio and video-driven customized video generation. Our results highlight the effectiveness of multi-modal conditioning and identity-preserving strategies in advancing controllable video generation. All the code and models are available at https://hunyuancustom.github.io.
• Abstract（参考訳）: カスタマイズされたビデオ生成は、フレキシブルなユーザ定義条件下で特定の被写体を特徴とするビデオを作成することを目的としている。 本稿では,HunyuanCustomを提案する。HunyuanCustomはマルチモーダルなカスタマイズされたビデオ生成フレームワークで,画像,音声,ビデオ,テキストのコンディションをサポートしながら,主観的一貫性を強調する。 HunyuanVideoをベースとした本モデルでは,LLaVAをベースとしたテキスト画像融合モジュールと,時間的結合を利用してフレーム間のアイデンティティ機能を強化する画像ID拡張モジュールを導入することで,まず画像テキスト条件付き生成タスクに対処する。 さらに,空間的クロスアテンションによる階層的アライメントを実現するAudioNetモジュールと,パッチーベースの機能アライメントネットワークを通じて遅延圧縮された条件付きビデオを統合するビデオ駆動型インジェクションモジュールを提案する。 HunyuanCustomは、ID整合性、リアリズム、テキスト・ビデオアライメントの観点から、最先端のオープンソースおよびクローズド・ソース・メソッドを著しく上回っている。 さらに、音声およびビデオ駆動のカスタマイズビデオ生成を含む、下流タスク間の堅牢性を検証する。 本研究は,制御可能な映像生成におけるマルチモーダル・コンディショニングとアイデンティティ保存戦略の有効性を強調した。 すべてのコードとモデルはhttps://hunyuancustom.github.ioで公開されている。

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