NAVA

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NAVA — 原生音视频对齐生成框架

仅用 6.3B 参数即达到最先进的音视频同步效果。

ERNIE 团队 · 百度公司 · arXiv 2026

⭐ 如果本模型对你有帮助，欢迎给我们的 GitHub 仓库点个 Star！ ⭐

📖 English Version

TL;DR

NAVA 是一个 6.3B 参数的联合音视频生成模型，可以从一段提示词出发，端到端合成同步的视频与音频——包括带参考音色控制的多说话人语音，以及基于首帧图像的延续生成。

不同于事后对齐的双塔结构、或完全统一的三模态大栈，NAVA 采用 Align-then-Fuse MMDiT：先在专用对齐空间中建立音视频对应关系，再通过 cross-attention 融入上下文（文本、说话人嵌入）。在 Verse-Bench 上，NAVA 在 Sync-C / Sync-D / 视频质量 / 音频 WER 等指标上均刷新 SOTA，同时参数量比开源基线少 2× 到 5×。

亮点

720p 1 分钟快速生成 —— 8 卡 Ulysses 序列并行下，约 1 分钟生成 720p 同步音视频。

双声道音频 —— 立体声音频（环境音 + 语音）与视频联合去噪，无需事后声码器对齐。

精准多音色控制 —— 参考 WAV 绑定到 <S>...<E> 语音片段，实现按说话人控制音色身份。

语言描述的镜头控制 —— 镜头构图、运动、节奏可直接由提示词驱动。

多分辨率 —— 同一权重支持横屏 / 竖屏 / 方形比例。

模型详情

关键参数速览


架构	Align-then-Fuse MMDiT（Wan2.2 主干）
参数量	6.3B（主干，联合 AV）
模态	联合音频 + 视频，文本条件
分辨率	1280×704（推荐）· 同时支持 960×960
帧数 / 帧率	37 帧 @ 24 fps ≈ 6 秒 · 55–61 帧 ≈ 9–10 秒
音频	25 个 latent token / 秒，≤ 10 秒
采样	Flow matching · UniPC scheduler · 默认 50 步
精度	bf16
并行	单卡或 Ulysses 序列并行（最多 8 卡）
基础模型	Wan-AI/Wan2.2-TI2V-5B

架构

NAVA Architecture

NAVA 把原生音视频对齐实例化为 Align-then-Fuse MMDiT 堆栈：

层级对齐层 —— 10 个 double-stream 块。 视频与音频保留各自独立的 QKV 投影与 FFN，但共享一个对 [video_tokens; audio_tokens] 拼接序列的联合 self-attention，并各自有专用的 cross-attention 接入文本。这样构建出一个对齐空间，让 AV 对应关系在不被语义上下文干扰的前提下被学到。
统一融合层 —— 20 个 single-stream 块。 视频与音频共享 QKV/FFN；统一的联合注意力把所有 token 视作一条序列，仅有一条文本 cross-attention 通路。上下文条件下的去噪在这里发生。
主干超参。 dim=3072，ffn_dim=14336，24 个注意力头，30 层（10 double + 20 single），text_len=512，patch 大小 (1, 2, 2)。QK 上使用 RMSNorm；带 cross-attention 归一化；ε = 1e-6。
位置编码。 视频用 3D RoPE（时间 + 高 + 宽），音频用 1D RoPE，二者在联合注意力路径中联合应用。
Timbre-in-Context 条件机制。 参考 WAV 的说话人嵌入（ReDimNet，192 维）通过上下文通路注入，并绑定到 <S>...<E> 语音片段，使多说话人场景下的逐说话人音色控制成为可能。
3D 跨模态 CFG。 视频、音频以及跨模态对齐方向各自拥有独立的无分类器引导尺度（video_align_guidance_scale、audio_align_guidance_scale），在推理阶段把 AV 同步性卡得很紧。

与现有开源 AV 模型的差异

设计维度	典型基线	NAVA
数据流布局	双塔（事后对齐）或完全统一三模态	Align-then-Fuse —— 先对齐空间，再融合上下文
语音控制	仅 caption，无逐说话人音色	通过参考 WAV 实现 Timbre-in-Context
参数预算	10B – 32B	6.3B

与主干一同发布的组件

组件	说明	大小
WanAVModel（主干）	MMDiT，联合 AV 注意力	6.3B
Wan2.2 Video VAE	因果 3D ConvNet · 16×16×4 时空压缩 · 48 latent 通道	2.7 GB
LTX Audio VAE + Vocoder	128 latent 通道 · 25 token/秒 · 内置波形解码器	348 MB
umt5-xxl 文本编码器	T5 · 4096 维嵌入	11 GB
ReDimNet	说话人嵌入 · 192 维	~50 MB

评测

表 1 —— VerseBench（综合 AV 能力）

NAVA 在 AV 同步（Sync-C / Sync-D）、视频质量与音频 WER 上均取得最佳，同时参数量最小。

模型	参数量	分辨率	Sync-C ↑	Sync-D ↓	IB ↑	视频质量 ↑	WER ↓	PQ ↑	FD ↓
Ovi 1.1	10B	720p	7.4839	7.9791	0.199	0.636	0.102	5.8432	0.9418
MOVA	A18B (32B)	720p	7.2888	7.808	0.269	0.603	0.126	7.2331	0.9222
Davinci	15B	540p	7.1487	7.8158	0.269	0.600	0.151	5.9559	0.9307
LTX 2.3	19B	512p	7.2476	7.6902	0.337	0.576	0.106	6.9459	0.8287
NAVA（本工作）	6.3B	720p	7.7914	7.5655	0.313	0.659	0.099	6.8609	0.8328

_{↑ 越高越好 · ↓ 越低越好 · 加粗 = 最佳 · 下划线 = 次佳。}

表 2 —— Seed-TTS-eval（语音质量）

在联合 AV 模型中，NAVA 的语音质量已接近专用纯音频系统。纯音频行仅作参考，不可直接比较。

类别	模型	WER ↓	说话人相似度 ↑
纯音频（参考）	CosyVoice	4.29	60.9
纯音频（参考）	Qwen2.5-Omni	2.72	63.2
联合音视频	DreamID-Omni	33.44	34.1
联合音视频	NAVA（本工作）	5.81	62.4

使用方法

一行命令。 完成第 §1 步环境准备后：
bash scripts/inference.sh           # 通用 T2AV
bash scripts/inference_timbre.sh    # I2AV + 音色控制
输出落到 eval_results/ 下。

1 · 环境准备（一次性）

git clone https://github.com/ernie-research/NAVA && cd NAVA

# Python 依赖
pip install torch torchvision torchaudio
pip install diffusers transformers accelerate safetensors einops scipy PyYAML tqdm sentencepiece
pip install flash-attn --no-build-isolation

# 一次性下载所有权重 —— 主 checkpoint + Wan2.2 VAE + T5 + LTX 音频 VAE
huggingface-cli download <NAVA-repo-id> --local-dir .

预期目录结构

NAVA/
├── NAVA.ckpt                                                    # 主 checkpoint（24 GB）
├── Wan2.2-TI2V-5B/
│   ├── Wan2.2_VAE.pth                                           # 2.7 GB
│   ├── models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth                          # 11 GB
│   └── google/umt5-xxl/{spiece.model, tokenizer.json}
├── params/
│   └── LTX2/
│       ├── ltx-2.3-22b-dev_audio_vae.safetensors                # 348 MB
│       └── LICENSE                                              # LTX-2 社区许可证
└── configs/                                                     # 推理 YAML

LTX 音频 VAE 的 Python 代码已 vendor 到 nava_src/vendor/ltx_core/（见其 NOTICE.md），无需再单独 clone LTX-Video 仓库。ReDimNet 在首次运行时通过 torch.hub 下载。

2 · 一键推理（推荐，8 卡 SP）

仓库提供了两个端到端脚本，会内联构造 JSONL 并启动 SP=8 推理：

# 通用 T2AV（纯文本）
bash scripts/inference.sh

# I2AV + 音色控制（首帧图 + 参考音频）
bash scripts/inference_timbre.sh

通过环境变量覆盖默认值：

CKPT=/path/to/NAVA.ckpt OUT_DIR=eval_results/run1 bash scripts/inference.sh
TIMBRE_SCALE=3.0 SPK_WAV=/path/to/spk.wav    bash scripts/inference_timbre.sh

3 · 自定义批次 —— 写自己的 JSONL

每行一条提示词：

{"prompt": "一位男子在海边奔跑，镜头跟随。背景是海浪声和风声。"}
{"prompt": "两人对话<S>Hello<E><S>Hi there<E>", "spk_wavs": ["spk1.wav", "spk2.wav"]}
{"prompt": "镜头跟随主体...", "image_path": "/abs/path/first_frame.png"}

字段	必填	说明
`prompt`	是	文本 caption（也兼容旧字段名 `text`）
`image_path`	否	首帧图绝对路径 —— 自动为该样本启用 I2V
`spk_wavs`	否	说话人参考 WAV 的绝对路径列表（最多 2 条）

然后启动：

SETUPTOOLS_USE_DISTUTILS=stdlib torchrun \
    --nnodes=1 --nproc_per_node=8 \
    --master_addr=127.0.0.1 --master_port=29507 \
    inference_nava.py \
    --config configs/baseline_t2av_demo_mmdit_no_split_ltx_control_unipc.yaml \
    --ckpt NAVA.ckpt \
    --out_dir ./outputs \
    --data_format json --data_file my_prompts.jsonl \
    --width 1280 --height 704 --frames 37 --fps 24 \
    --steps 50 --save_sample --gen_turn 1 --use_sp

输出落到 outputs/{save_path}-{gen_turn}_av.mp4。对带音色控制的样本，还需加上 --timbre_cfg --timbre_align_guidance_scale 3.0。

模式速查

目标	JSONL 字段	额外 flag
文本 → AV	`prompt`	—
图像 → AV	`prompt` + `image_path`	（自动检测）
音色控制语音	`prompt` + `spk_wavs`	`--timbre_cfg --timbre_align_guidance_scale 3.0`
9 秒视频	任意	`--frames 55`
单卡（更慢）	任意	去掉 `--use_sp`

4 · 提示词改写（短输入 / 英文输入推荐）

NAVA 在中文密集 caption 上训练，短提示或英文提示在推理前先改写一遍会显著受益。我们提供三种通路，共用同一套 system prompt 与采样 profile（保证输出风格一致），且 <S>...<E> 语音片段会被原样保留。

通路	后端	速度	适用场景
vLLM 批量服务（`pe_src/`）	Qwen3-4B-Thinking-2507 由 vLLM 提供，异步 HTTP	< 2 秒 / 条	离线批量
本地 transformers，单条（`gradio_demo/rewrite_single.py`）	同模型，进程内	40–80 秒 / 条	单次 CLI
Gradio "Rewrite" 按钮	同上，托管在 Gradio 中	40–80 秒 / 条	交互式 UI

# 批量路径：先起 vLLM 服务，再改写一个 prompt 列表
bash pe_src/start_server.sh --gpu 0 --low-footprint
python pe_src/rewrite.py -i prompts.txt -o prompts_rewritten.txt

5 · Gradio 网页 UI

交互式 demo，支持点击改写（Qwen3-4B）、首帧图上传、参考 WAV 上传：

bash gradio_demo/start_gradio.sh \
    --config configs/baseline_t2av_demo_mmdit_no_split_ltx_control_unipc.yaml \
    --ckpt NAVA.ckpt \
    --rewrite_model pe_src/Qwen3-4B-Thinking-2507 \
    --port 8000 --nproc 8

Debug 模式（不加载模型，仅 UI）

python gradio_demo/gradio_server.py --debug --port 8000

偏见、安全与滥用

NAVA 可基于参考图（image_path）和参考音频（spk_wavs）合成视频与语音。未经本人同意用其再现真实人物的相貌或声音，是被许可证禁止的，并且在你所在司法辖区内可能也违法。我们建议：

仅使用已获得授权的参考素材。
将生成内容明确标注为合成。
在再分发前应用溯源 / 水印机制。

引用

@article{nava2026,
  title   = {NAVA: Native Audio-Visual Alignment for Joint Audio-Video Generation},
  author  = {ERNIE Team},
  journal = {arXiv preprint},
  year    = {2026},
}

致谢

NAVA 站在优秀的上游工作之上：Wan2.2-TI2V-5B（视频主干与 VAE）、LTX 2.3（音频 VAE + 内置声码器）、umt5-xxl（文本编码器）、ReDimNet（说话人嵌入）。同时感谢开源 AV 生成社区 —— Ovi、MOVA、Davinci、LTX —— 公开了强力基线，让公平 benchmark 成为可能。

许可证与联系方式

以 Apache-2.0 协议发布。研究 / 商业合作请联系百度公司 ERNIE 团队。