近年來，隨著生成式 AI 與擴散模型的快速演進，影音內容的自動化生成已不再侷限於靜態圖片或簡單動畫，而是逐步邁向「可控、可對齊、可延展」的動態影片層級。特別是在語音驅動角色動畫（Audio-driven Avatar）領域中，如何在嘴型同步、表情情緒、角色一致性之間取得平衡，一直是技術上的核心難題。對於硬體資源有限的使用者而言，能否在消費級 GPU 上實際運行，更是影響技術普及的重要關鍵。
本文以 WanGP 整合 HunyuanVideo-Avatar 為主軸，實際示範如何透過「參考音源」製作 AI 對嘴影片。HunyuanVideo-Avatar 本質上是為真人角色設計的模型，但此處刻意以二次元角色「萌芽娘」作為展示範例，讓讀者更容易觀察不同風格下模型的嘴型同步、動作連貫與整體穩定度。整個流程僅需一張角色圖片、一段語音檔（甚至可以是歌唱片段）與極簡提示詞（例如：她正在說話），即可生成具備說話動作的短影片，展現出目前開源影音生成技術已達到的實用水準。
語音檔台詞：初次見面，我是萌芽系列網站的代表吉祥物，萌芽娘。 我的存在，是為了守護這片充滿知識與技術的網頁天地。
簡短提示詞：She is speaking.
▲ 此畫面為 WanGP 的 Video Generator 主介面，已選擇 HunyuanVideo-Avatar 720p 13B 模型並載入角色圖片與參考音源。左側為輸入設定區，右側可即時預覽生成中的影片結果。
▲ 下方設定區可調整解析度、影格數與推理步數，我這樣設定所輸出的影片尺寸是 528 x 768 px（輸入圖片為 496 x 720 px）。在 RTX 5070 Ti 16GB VRAM 環境下，每 5 秒影片約需 30 分鐘生成，消耗 VRAM 約 10 GB，效能表現供大家評估參考。
▼ 範例影片（一）：萌芽娘
就成品來說，二次元的圖確實如想像中容易破圖。
▼ 範例影片（二）：真人
真人效果就好些了，不過可能解析度不足效果沒這麼好，建議參考圖可以取上半身就好。
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