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開源的意義

開源視頻生成模型為公眾提供了創(chuàng)新的機會，尤其是對于那些想要深入了解視頻生成技術或進行二次開發(fā)的研究人員和開發(fā)者。Hunyuan Video 的開源不僅縮小了閉源和開源模型之間的差距，還加速了社區(qū)探索的步伐。

性能優(yōu)勢

與其他視頻生成模型相比，Hunyuan Video 在運動動力學方面表現(xiàn)尤為出色。通過與全球領先的視頻生成模型，如 Gen-3 和 Luma 1.6 的比較，該模型在整體滿意度方面達到最高，尤其是在運動表現(xiàn)和細節(jié)捕捉上。

Hunyuan Video 的效果展示

通過 Hunyuan Video，可以生成各種風格的視頻場景，從真實電影鏡頭到動畫風格的畫面，滿足多樣化的創(chuàng)作需求。

效果展示1

不同場景的應用

電影鏡頭：高空爆炸的瞬間，火焰和碎片四濺，攝像機從低角度向上拍攝，完美再現(xiàn)了戰(zhàn)爭的震撼場面。
深海探險：潛水員在深海洞穴中探險，展現(xiàn)出細膩的水下環(huán)境和人物互動。
課堂教學：一只戴著眼鏡的熊貓在大學講堂上講課，展示了寫實風格與現(xiàn)代風格的完美結(jié)合。

效果展示2

Hunyuan Video 的核心技術

數(shù)據(jù)采集與過濾

Hunyuan Video 使用圖像-視頻聯(lián)合訓練策略，數(shù)據(jù)采集包括人物、動物、景觀等多種素材，經(jīng)過嚴格的空間質(zhì)量和美學標準篩選，確保訓練數(shù)據(jù)的高質(zhì)量。

數(shù)據(jù)過濾技術

PySceneDetect：將視頻拆分為單鏡頭視頻剪輯。
OpenCV 拉普拉斯算子：識別清晰幀作為起始幀。
VideoCLIP 模型：計算視頻剪輯的 Embedding，用于重復數(shù)據(jù)刪除和概念質(zhì)心重排。

數(shù)據(jù)過濾流程

模型結(jié)構(gòu)與訓練

Hunyuan Video 使用 3D-VAE 來壓縮視頻和圖像，支持視頻和圖像的同時處理。采用從低分辨率到高分辨率的訓練策略，結(jié)合 L1 重建損失、感知損失和 GAN 對抗損失，提升視頻重建質(zhì)量。

訓練與推理

漸進式訓練：從短視頻到長視頻，從低分辨率到高分辨率，逐步提高模型性能。
推理策略：使用空間-時間平鋪策略處理高分辨率長視頻，避免內(nèi)存不足問題。

Hunyuan Video 的應用場景

視頻到音頻（V2A）

V2A 模塊通過整合同步聲音效果和背景音樂，增強視頻內(nèi)容的表現(xiàn)力。采用變分自動編碼器（VAE）進行音頻波形的潛在空間編碼，結(jié)合視覺與文本特征提取，確保多模態(tài)信息的融合與對齊。

V2A 模型結(jié)構(gòu)

圖生視頻（I2V）

I2V 任務是指將圖像作為視頻的第一幀，根據(jù)字幕生成匹配的視頻。通過人臉和身體檢測器過濾訓練數(shù)據(jù)，采用漸進式微調(diào)策略，增強模型在肖像領域的表現(xiàn)力。

I2V 應用

音頻/姿勢/表情控制

通過插入?yún)⒖紙D像的潛像，Hunyuan Video 實現(xiàn)可控的化身動畫。此功能允許使用顯式驅(qū)動信號（如語音、表情、姿勢模板）以及文本提示進行控制。

音頻控制

Hunyuan Video 的代碼實現(xiàn)

環(huán)境配置與安裝

下載源碼后，按照以下步驟配置 conda 環(huán)境，確保 flash attention 與 torch 版本匹配。

conda env create -f environment.yml

conda activate HunyuanVideo

python -m pip install -r requirements.txt

python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.5.9.post1

Docker 使用

官方提供的 Docker 鏡像可以簡化環(huán)境配置，適合需要快速部署的用戶。

wget https://aivideo.hunyuan.tencent.com/download/HunyuanVideo/hunyuan_video_cu12.tar

docker load -i hunyuan_video.tar
docker image ls

docker run -itd --gpus all --init --net=host --uts=host --ipc=host --name hunyuanvideo --security-opt=seccomp=unconfined --ulimit=stack=67108864 --ulimit=memlock=-1 --privileged docker_image_tag

Hunyuan Video 樣本視頻生成

使用 sample_video.py 腳本生成視頻樣本，支持多種參數(shù)配置。

cd HunyuanVideo

python3 sample_video.py 
    --video-size 720 1280 
    --video-length 129 
    --infer-steps 50 
    --prompt "A cat walks on the grass, realistic style." 
    --flow-reverse 
    --use-cpu-offload 
    --save-path ./results