HuMo是一项突破性的人工智能技术，通过统一的多模态输入框架实现了人体视频生成的跨模态融合。该研究团队创新性地构建了大规模数据集并采用渐进式训练策略，成功解决了音频与视觉动作的时序同步难题。其技术核心在于将文本描述、静态图像和音频信号共同编码为隐空间表征，通过扩散模型生成高质量且时序一致的人体运动视频。这项技术对虚拟人制作、影视特效和元宇宙内容生成具有重大意义，其开源性特质将为行业提供可复现的先进基准。目前项目已在GitHub开放，相关论文详细阐述了层级化训练架构和跨模态对齐机制，标志着多模态生成模型向实用化迈进的重要一步。