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Sonic数字人能否支持竖屏视频？9:16比例适配

在短视频主导内容消费的今天，用户打开手机的第一眼，看到的是一个垂直延伸的画面——9:16。从抖音到快手，从微信视频号到小红书，竖屏早已不是“可选项”，而是唯一有效的传播容器。这意味着，任何希望触达大众的内容技术，都必须回答一个问题：你能不能塞进这块1080×1920的屏幕里，还不变形、不裁脸、不糊嘴？

正是在这个背景下，Sonic数字人走进了开发者和创作者的视野。

作为腾讯联合浙江大学推出的轻量级口型同步模型，Sonic以“一张图+一段音频”即可生成自然说话视频的能力，迅速成为ComfyUI等AI创作平台中的高频组件。但很多人心里仍存疑虑：它真的能原生支持竖屏输出吗？还是说，所谓的“适配”只是后期拉伸裁剪的权宜之计？

答案是肯定的——而且远比想象中精细。

Sonic的核心能力，并非简单地把横屏视频拉成竖屏，而是在生成链路的每一个环节，就为画面比例的灵活性预留了控制接口。这背后是一套高度模块化、参数驱动的设计逻辑，让9:16不再是一个需要妥协的比例，反而成了突出人物主体、增强沉浸感的优势构图。

要理解这一点，得先看它是如何“看见”人脸的。

当一张静态人像输入系统时，Sonic并不会直接拿整张图去跑推理。第一步，是通过人脸检测算法定位面部区域，得到一个边界框（bounding box）。这个框的大小和位置，决定了后续所有动作的空间基准。如果框得太紧，张嘴幅度一大，下巴就被切掉了；框得太松，画面空旷，人物显得渺小。

于是就有了expand_ratio这个关键参数。

它的作用，就是智能地向外扩展原始人脸框，在上下左右留出足够的动态余量。官方推荐值为 0.15～0.2，意味着在原脸宽高的基础上，每侧扩展约五分之一的空间。比如一个人脸高300像素，设置expand_ratio=0.2后，系统会自动向上多留60像素，向下也多留60像素，确保点头、仰头或大笑时不会越界。

def expand_face_bbox(image, bbox, expand_ratio=0.2): h, w = image.shape[:2] x1, y1, x2, y2 = bbox width = x2 - x1 height = y2 - y1 dx = int(width * expand_ratio) dy = int(height * expand_ratio) new_x1 = max(0, x1 - dx) new_y1 = max(0, y1 - dy) new_x2 = min(w, x2 + dx) new_y2 = min(h, y2 + dy) return (new_x1, new_y1, new_x2, y2)

这段代码虽是模拟逻辑，却真实反映了Sonic预处理阶段的操作流程。更重要的是，这种扩边行为是与输出分辨率解耦的——你可以先基于紧凑的人脸区域做高质量渲染，再将其置于更大的画布中，完美服务于竖屏构图中“人物居中、上下留白”的视觉习惯。

而真正决定是否能输出高清竖屏视频的，是另一个参数：min_resolution。

这个名字有点误导性，它其实并不是“最低允许分辨率”，而是生成过程中特征映射所依据的短边基准值。可设范围从384到1024，数值越高，细节越丰富。当你选择min_resolution=1024时，系统会优先保障画面最短的一边达到至少1024像素的精度。对于9:16视频来说，短边是宽度，因此目标输出可以轻松设定为1080×1920——完全匹配主流手机屏幕。

{ "SONIC_PreData": { "duration": 15.5, "min_resolution": 1024, "expand_ratio": 0.2, "output_width": 1080, "output_height": 1920 } }

虽然output_width和output_height并非Sonic原生模型参数，但在集成至ComfyUI等工作流时，这些配置可通过后处理节点实现无缝衔接。也就是说，整个生成流程从一开始就知道：“我要做一个1080×1920的视频”，而不是先做720p横屏再硬拉。

这也引出了Sonic最被低估的能力：端到端的时空一致性控制。

传统唇形同步技术常面临“嘴瓢”问题——声音发“ba”，嘴型却像“ga”。Sonic之所以能避免这类尴尬，是因为它采用基于Transformer的时序对齐网络，直接从梅尔频谱中学习音素与面部运动之间的细粒度对应关系。实测在LRS2数据集上的平均对齐误差低于0.2秒，几乎肉眼无法察觉。

但这还不够。真实的表达不只是嘴唇开合，还包括微表情、头部轻微晃动、眼神变化。为此，Sonic提供了一套动作优化参数体系，让用户可以在“克制”与“生动”之间自由调节。

这些参数作用于潜变量空间，通过对运动向量进行缩放和偏移，实现对生成行为的精细干预。例如，电商主播可能需要更明显的口型来增强可信度，这时可以把dynamic_scale调到1.15；而知识类讲解则更适合保守风格，保持在1.0左右即可。

class SONIC_Generation_Node: def __init__(self): self.inference_steps = 25 self.dynamic_scale = 1.1 self.motion_scale = 1.05 self.lip_sync_offset = 0.03 self.smooth_enabled = True def run(self, audio, image): video = sonic_infer( audio=audio, image=image, steps=self.inference_steps, d_scale=self.dynamic_scale, m_scale=self.motion_scale, offset=self.lip_sync_offset, smooth=self.smooth_enabled ) return video

这样的设计，使得Sonic不仅是一个生成器，更是一个可控的内容引擎。结合ComfyUI的可视化工作流，完全可以构建一套模板化生产线：固定背景、统一字体、标准化动作强度，只需替换音频和头像，就能批量产出风格一致的竖屏短视频。

实际应用中，常见痛点也能一一化解：

• 人物太小不突出？→ 提高expand_ratio并配合高分辨率输出，保证人脸占据合理画幅；
• 嘴型不同步？→ 使用lip_sync_offset微调提前量，修正毫秒级延迟；
• 动作僵硬或浮夸？→ 调节motion_scale和dynamic_scale实现自然过渡；
• 制作效率低？→ 搭建自动化流程，一键生成多个版本。

当然，也有一些工程上的注意事项。比如必须确保duration与音频实际长度严格一致，否则会出现黑屏或截断；输入图像应尽量正面、光照均匀、无遮挡，避免侧脸导致检测失败；若需更高表现力，可在后期叠加背景虚化、字幕动画、装饰元素，进一步提升观感。

但从整体架构来看，Sonic已经具备完整的竖屏支持能力：

[音频文件] [人像图片] ↓ ↓ Audio Loader Image Loader ↓ SONIC_PreData（配置节点） ↓ Sonic Inference Model ↓ Video Post-Processing ↓ 输出 MP4 视频（支持9:16）

这条流水线清晰表明：从输入准备、参数配置、模型推理到最终封装，每个环节都能服务于9:16输出目标。没有额外的拉伸、没有信息丢失、也没有画质妥协。

这也正是Sonic的价值所在——它没有试图用重型3D建模去复刻人类表情，也没有依赖昂贵的动作捕捉设备。相反，它走了一条“轻量化+高适配”的路线，用最小的成本，撬动最大的应用场景。

政务宣传可以用它快速生成政策解读视频，电商团队能批量制作商品介绍口播，教育机构可将录播课升级为虚拟教师互动讲解。只要有一张清晰人像和一段录音，几分钟内就能产出专业级内容。

这不是未来设想，而是当下就能落地的工作方式。

所以回到最初的问题：Sonic数字人能否支持竖屏视频？

答案很明确——不仅能，而且做得足够聪明。它不是被动适应9:16，而是主动利用这一比例的特点，通过参数化的控制体系，在有限算力下实现了高质量、高效率、高兼容性的内容生成。

在未来的内容战场上，速度和适配性才是真正的护城河。而Sonic，已经站在了那条起跑线上。