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- 模型规模：HunyuanVideo拥有130亿参数，是目前参数量最大的开源视频模型之一。
- 功能特性：模型具备物理模拟、高文本语义还原度、动作一致性和电影级画质等特性。
- 应用场景：广泛应用于电影和视频制作、音乐视频制作、游戏开发、广告与营销、教育与培训等领域。
正文
HunyuanVideo 是什么
HunyuanVideo是腾讯开源的视频生成模型，拥有130亿参数，是目前参数量最大的开源视频模型之一。该模型具备物理模拟、高文本语义还原度、动作一致性和电影级画质等特性，能生成带有背景音乐的视频。模型基于时空压缩的潜在空间训练，结合Causal 3D VAE技术和Transformer架构，实现图像和视频的统一生成。HunyuanVideo的开源推动了视频生成技术的发展和应用。
HunyuanVideo 的主要功能
- 视频生成：根据文本提示生成视频内容。
- 物理模拟：模拟现实世界的物理规律，生成符合物理特性的视频。
- 文本语义还原：准确理解并还原文本提示中的语义信息。
- 动作一致性：生成的视频动作流畅且一致，保持运动的连贯性。
- 色彩和对比度：生成的视频具有高色彩分明和对比度，提供电影级的画质体验。
- 背景音乐生成：为视频自动生成同步的声音效果和背景音乐。
HunyuanVideo 的技术原理
- 时空压缩的潜在空间：在时空压缩的潜在空间上进行训练，基于Causal 3D VAE技术将视频数据压缩成潜在表示，用解码器重构回原始数据。
- Causal 3D VAE：特殊的变分自编码器，能学习数据的分布并理解数据之间的因果关系。基于编码器将输入数据压缩成一个潜在表示，用解码器将这个潜在表示重构回原始数据。
- Transformer架构：引入Transformer架构，用Full Attention机制统一图像和视频生成。
- 双流到单流混合模型设计：视频和文本数据被分别送入不同的Transformer块进行处理（双流阶段），合并形成多模态输入，一起输入到后续的Transformer块中（单流阶段）。
- MLLM文本编码器：用具有解码器结构的预训练多模态大型语言模型（MLLM）作为文本编码器，实现更好的图像-文本对齐和图像细节描述。
- 提示重写：为适应模型首选的提示，对用户提供的提示进行语言风格和长度的调整，增强视频生成模型对用户意图的理解。
资源
- 项目官网：https://aivideo.hunyuan.tencent.com
- GitHub 仓库：https://github.com/Tencent/HunyuanVideo/
- HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo
- 项目体验地址：https://video.hunyuan.tencent.com/
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