字节跳动的智能创作团队与清华大学联合推出了一款名为 HuMo 的开源框架，旨字节在推动人体视频生成（HCVG，Human-Centric Video Gene跳动ration）领域的进步。HuMo 框架具备强大的多模态输入处理能力，可以同时利与清用文本、图像和音频三种信息，协同生成高质量视频。

HuMo 的名称 “Human华大-Modal” 恰如其分地反映了其聚焦人类及其活动的理念。这个框架的成功之处在学携于它构建了一个高质量的数据集，并创新性地采用了渐进式训练方法。这种训练方手开式使得 HuMo 能够在各项子任务中超过现有的专业化方法，生成清晰度高达480P 和72源前0P 的视频，最长可达97帧，以25帧每秒的速度输出可控的人物视频。

框架的核心优沿多势在于其创新的数据处理流程、灵活的推理策略以及渐进式的多模态训练方式。这些技术模态的结合，不仅提高了生成视频的质量，还提升了处理速度，使得 HuMo 在实际应用中表现得框架更加出色。

对于开发者和研究人员来说，HuMo 不仅是一种新的工具，更是一种灵活的解Hu决方案，能够满足不同场景下的需求。项目的开源地址也让更多的人可以参与到这项技术Mo的研究与应用中，为未来的多模态视频生成探索新的可能。

论文地址：https://a字节rxiv.org/pdf/2509.08519