HunyuanVideo-Foley WebSocket支持：实现实时音效生成推送

1. 技术背景与问题提出

随着短视频、影视制作和互动内容的快速发展，音效在提升用户体验中的作用愈发重要。传统音效添加依赖人工手动匹配，耗时耗力且难以保证声画同步的精准度。尽管近年来AI驱动的自动音效生成技术逐步成熟，但多数方案仍停留在“上传-处理-下载”的离线模式，无法满足直播、实时编辑、交互式创作等场景对低延迟反馈的需求。

HunyuanVideo-Foley 是由腾讯混元于2025年8月28日宣布开源的端到端视频音效生成模型，用户只需输入视频和文字描述，即可自动生成电影级音效。该模型基于多模态理解与生成架构，能够精准识别视频中的动作、物体运动轨迹及环境特征，并结合文本提示生成高度匹配的声音效果，显著提升了音效制作效率。

然而，在实际应用中，尤其是在Web端或云服务部署场景下，用户期望获得更流畅的体验——即上传视频后能实时接收到音效生成进度和结果推送，而非被动轮询等待。为此，引入WebSocket 协议支持成为关键优化方向。

2. WebSocket 在 HunyuanVideo-Foley 中的核心价值

2.1 实时通信机制的必要性

传统的 HTTP 请求是无状态、短连接的协议，客户端需不断发起请求来获取服务端处理状态（如“生成中”、“已完成”），这种方式存在以下问题：

高延迟感知：用户无法即时获知任务进展
资源浪费：频繁轮询增加服务器负载
响应滞后：尤其在网络不稳定环境下，反馈不及时

相比之下，WebSocket 提供了全双工、长连接的通信能力，允许服务端主动向客户端推送消息。将其集成到 HunyuanVideo-Foley 系统中，可实现：

音效生成进度的实时更新（如百分比、当前步骤）
异常错误的即时通知（如格式不支持、超时）
音频文件生成完成后直接推送 URL 或二进制流
支持多客户端监听同一任务状态（适用于协作编辑场景）

2.2 架构设计概览

系统整体采用前后端分离架构，后端基于 Python + FastAPI 框架构建，前端使用 Vue.js 实现可视化界面。WebSocket 集成位于服务调度层与前端交互之间，主要组件包括：

WebSocket Endpoint：/ws/{task_id}，用于建立单个任务级别的长连接
任务管理器：维护任务状态机（pending → processing → completed / failed）
事件广播模块：当任务状态变更时，通过 WebSocket 主动推送 JSON 格式消息
音频输出处理器：将生成的.wav文件存储至对象存储并返回访问链接

from fastapi import WebSocket, WebSocketDisconnect import asyncio import json class ConnectionManager: def __init__(self): self.active_connections: dict = {} async def connect(self, websocket: WebSocket, task_id: str): await websocket.accept() self.active_connections[task_id] = websocket def disconnect(self, task_id: str): if task_id in self.active_connections: del self.active_connections[task_id] async def send_personal_message(self, message: dict, task_id: str): if task_id in self.active_connections: await self.active_connections[task_id].send_text(json.dumps(message)) manager = ConnectionManager() @app.websocket("/ws/{task_id}") async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket, task_id: str): await manager.connect(websocket, task_id) try: while True: # 接收心跳或控制指令（可选） data = await websocket.receive_text() except WebSocketDisconnect: manager.disconnect(task_id)

上述代码展示了核心 WebSocket 连接管理逻辑。每个任务启动时，前端通过唯一task_id建立连接，服务端在音效生成过程中分阶段发送状态更新。

3. 实践落地：集成 WebSocket 的完整流程

3.1 前置准备

确保运行环境已安装以下依赖：

pip install fastapi uvicorn websockets python-multipart aiofiles

同时，前端需引入 WebSocket 客户端逻辑，推荐使用原生 WebSocket API 或封装库（如 Socket.IO 客户端）。

3.2 后端服务增强改造

在原有 HunyuanVideo-Foley 服务基础上，新增 WebSocket 支持模块。关键改造点如下：

（1）任务异步化处理

将音效生成过程包装为异步任务，以便非阻塞地发送中间状态。

async def generate_foley_task(video_path: str, description: str, task_id: str): # 步骤1：预处理视频帧 await manager.send_personal_message({ "status": "processing", "step": "video_preprocess", "progress": 10, "message": "正在解析视频画面..." }, task_id) # 模拟耗时操作 await asyncio.sleep(2) # 步骤2：执行音效推理 await manager.send_personal_message({ "status": "processing", "step": "audio_generation", "progress": 50, "message": "AI正在生成匹配音效..." }, task_id) await asyncio.sleep(3) # 步骤3：后处理并保存音频 output_path = f"/output/{task_id}.wav" # ...生成音频文件... await manager.send_personal_message({ "status": "completed", "step": "done", "progress": 100, "audio_url": f"https://your-storage.com/audio/{task_id}.wav", "message": "音效生成完成！" }, task_id)

（2）API 路由扩展

新增一个 REST 接口用于提交任务并返回 WebSocket 连接地址。

from uuid import uuid4 @app.post("/start-generation/") async def start_generation(video: UploadFile = File(...), description: str = Form(...)): task_id = str(uuid4()) # 保存视频文件 video_path = f"/tmp/{task_id}.mp4" with open(video_path, "wb") as f: f.write(await video.read()) # 启动后台任务 asyncio.create_task(generate_foley_task(video_path, description, task_id)) return { "task_id": task_id, "ws_url": f"ws://your-api-domain/ws/{task_id}" }

3.3 前端集成与用户体验优化

前端在用户上传视频并填写描述后，调用/start-generation/接口，获取task_id和ws_url，随后建立 WebSocket 连接。

const ws = new WebSocket(wsUrl); ws.onmessage = function(event) { const data = JSON.parse(event.data); updateProgress(data.progress); showStatusMessage(data.message); if (data.status === 'completed') { playAudio(data.audio_url); enableDownloadButton(data.audio_url); } };

结合 UI 组件（如进度条、状态提示、预览播放器），可实现如下体验提升：

用户上传后立即看到“连接成功”提示
实时显示处理进度（10% → 50% → 100%）
最终自动弹出试听按钮和下载链接

4. 性能优化与工程建议

4.1 连接管理与资源释放

设置合理的超时机制（如 10 分钟未活动自动断开）
使用 Redis 记录连接状态，支持服务重启后的部分恢复
对大规模并发场景，考虑引入消息队列（如 RabbitMQ）解耦任务与通知

4.2 错误处理与重连机制

前端应实现健壮的重连逻辑：

function connectWithRetry(url, retries = 5, delay = 3000) { let attempt = 0; const connect = () => { const ws = new WebSocket(url); ws.onopen = () => console.log("WebSocket connected"); ws.onclose = () => { if (attempt < retries) { setTimeout(connect, delay); attempt++; } }; return ws; }; return connect(); }