如今文本生成图像与视频已不再是天方夜谭。然而，当大多数模型仍在为生成画面的清晰度与稳定性而努力时，一个更为棘手的挑战浮出水面：如何精准、一致地生成以「人物」为核心的高质量视频？对此，清华大学与字节跳动联合推出了一个名为 HuMo 的统一 HCVG 框架。它专为「创造人」而生，旨在攻克这一核心难题。
HuMo-17B 真正实现了「三位一体」生成。它不再仅仅依赖文本指令，而是将文本、图像与音频三大模态融为一体，作为驱动视频生成的源泉。这意味着，你可以上传一张人物照片，搭配一段描述动作的文本和一首背景音乐，模型便能生成一个既保持人物外貌高度一致、动作符合描述，又与音乐节奏同步的连贯视频。
教程链接：https://go.openbayes.com/a7ZXE
使用云平台：OpenBayes
http://openbayes.com/console/signup?r=sony_0m6v
登录 OpenBayes.com，在「公共教程」页面，选择一键部署 「HuMo-17B：三模态协同创作」教程。
页面跳转后，点击右上角「克隆」，将该教程克隆至自己的容器中。
在当前页面中看到的算力资源均可以在平台一键选择使用。平台会默认选配好原教程所使用的算力资源、镜像版本，不需要再进行手动选择。点击「继续执行」，等待分配资源。
待系统分配好资源，当状态变为「运行中」后，点击「API 地址」边上的跳转箭头，即可跳转至 Demo 页面。
文本-图像-音频生成视频（VideoGen from Text-Image-Audio,TIA）
进入 Demo 页面后，在「Generation Mode」中选择「TIA」，然后上传图像，音频并输入文本，点击「Generate Video」生成。
参数说明
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Height：设置视频的高度。
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Width：设置视频的宽度。
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Frames：设置视频的帧数。
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Text Guidance Scale：文本引导缩放比例，用于控制文本提示对视频生成的影响。
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Image Guidance Scale：图像引导缩放比例，用于控制图像提示对视频生成的影响。
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Audio Guidance Scale：音频引导缩放比例，用于控制音频提示对视频生成的影响。
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Sampling Steps：采样步数，用于控制视频生成的质量和细节。
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Random Seed：随机种子，用于控制视频生成的随机性。
文本-音频生成视频（VideoGen from Text-Audio,TA）
在「Generation Mode」中选择「TIA」，然后上传音频并输入文本，点击「Generate Video」生成。
