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Hunyuanvideo
简介 :
HunyuanVideo是腾讯开源的一个系统性框架，用于训练大型视频生成模型。该框架通过采用数据策划、图像-视频联合模型训练和高效的基础设施等关键技术，成功训练了一个超过130亿参数的视频生成模型，是所有开源模型中最大的。HunyuanVideo在视觉质量、运动多样性、文本-视频对齐和生成稳定性方面表现出色，超越了包括Runway Gen-3、Luma 1.6在内的多个行业领先模型。通过开源代码和模型权重，HunyuanVideo旨在缩小闭源和开源视频生成模型之间的差距，推动视频生成生态系统的活跃发展。
需求人群 :
目标受众为视频生成领域的研究人员、开发者和内容创作者。HunyuanVideo的高性能和灵活性使其成为探索视频生成技术的理想选择，尤其适合需要生成高质量、多样化视频内容的场景。
使用场景
视频内容创作者使用HunyuanVideo生成具有特定风格和主题的短视频。
研究人员利用HunyuanVideo进行视频生成模型的性能对比研究。
教育机构使用HunyuanVideo作为教学工具，向学生展示视频生成技术的实际应用。
产品特色
统一的图像和视频生成架构：引入Transformer设计，使用全注意力机制进行图像和视频生成。
MLLM文本编码器：使用预训练的多模态大型语言模型作为文本编码器，提高图像-文本对齐和复杂推理能力。
3D VAE压缩：通过Causal 3D VAE压缩像素级视频和图像到紧凑的潜在空间，减少后续扩散变换模型的令牌数量。
提示重写模型：针对用户提供的提示的变异性，微调Hunyuan-Large模型以适应模型偏好的提示。
高效的视频生成：支持多种分辨率和帧率的视频生成，满足不同场景的需求。
开源代码和模型权重：便于社区成员进行实验和创新。
使用教程
1. 克隆HunyuanVideo仓库到本地。
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2. 根据提供的`environment.yml`文件设置Conda环境，并激活环境。
3. 安装所需的pip依赖项。
4. 安装flash attention v2以加速模型运行。
5. 下载预训练模型。
6. 使用命令行工具`sample_video.py`进行视频生成，指定视频大小、长度、采样步数和文本提示等参数。
7. 运行命令并等待视频生成完成，检查指定的保存路径获取结果。
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