01、概述

隨著人工智能技術的飛速發展，視頻生成作為AI領域的重要突破，已經開始展現出令人驚艷的潛力。從圖像到視頻的生成，不僅要求算法具有強大的視覺理解能力，還要能準確捕捉動作和語義之間的微妙關系。而在這個領域，HunyuanVideo作為一款全新的開源視頻生成大模型，以其卓越的表現和創新的技術架構，正逐步打破傳統視頻生成模型的局限，成為AI視頻生成的領先者之一。

本文將深入探討HunyuanVideo的核心技術、架構設計以及其如何在行業中掀起波瀾。無論你是對AI技術感興趣的開發者，還是熱衷于視頻創作的內容創作者，HunyuanVideo的創新性都值得你一探究竟。

02、什么是HunyuanVideo？

HunyuanVideo是一款由騰訊開發的、具有130億參數的視頻生成大模型。它的目標是通過強大的技術架構，提供與領先的閉源模型相媲美甚至超越的生成表現。

與大多數現有的視頻生成模型不同，HunyuanVideo并不局限于單一的數據結構或技術。它采用了一個全面的框架，集成了數據整理、圖像-視頻聯合訓練和高效的基礎設施，能夠支持大規模模型訓練和推理。這一創新設計使得HunyuanVideo在視頻生成領域取得了顯著突破，成為最大的開源視頻生成模型之一。

03、HunyuanVideo的核心優勢

1）高質量的視覺效果與運動表現

為了確保生成的視頻擁有高質量的視覺效果、豐富的運動表現、精準的文本-視頻對齊和生成穩定性，HunyuanVideo在架構設計上進行了大量的實驗和優化。根據業內專業評估人員的反饋，HunyuanVideo在綜合指標上超越了以往最先進的閉源視頻生成模型，包括Runway Gen-3、Luma 1.6，以及三款中文社區表現最強的模型。

這種突破性的成果，正是HunyuanVideo通過深度優化架構和技術細節，努力消除生成視頻過程中的噪聲和不確定性所取得的。

2）打破數據壁壘，彌合開源與閉源模型的差距

傳統的視頻生成模型往往面臨著閉源和開源之間的技術鴻溝。而HunyuanVideo的出現，正是希望通過開源的方式，將最前沿的視頻生成技術帶給更多開發者和研究人員。通過開源基礎模型和應用模型的代碼與權重，HunyuanVideo旨在彌合開源和閉源視頻基礎模型之間的差距，幫助社區中的每一位開發者都能自由探索并嘗試自己的創意，推動視頻生成生態的更加動態與活躍。

3） 強大的多模態信息融合能力

HunyuanVideo采用了一種獨特的雙流到單流混合模型設計。這種設計在視頻生成過程中首先獨立處理文本和視頻的token（符號），避免了不同模態之間的干擾，讓每個模態可以各自學習到最合適的調制機制；隨后，它會將視頻和文本的token連接在一起，通過后續的Transformer模塊進行有效的信息融合，從而提升生成視頻的質量。

這種架構能夠有效捕捉視覺和語義信息之間的復雜交互，顯著增強模型的整體性能，最終生成更符合用戶需求的視頻內容。

04、HunyuanVideo的架構設計

HunyuanVideo采用了一種基于隱空間模型的設計，其訓練過程涉及到壓縮視頻的時間維度和空間維度。通過使用3D VAE（變分自編碼器），HunyuanVideo能夠有效地將時間和空間維度的特征壓縮為更緊湊的表示。具體來說，時間維度壓縮4倍，空間維度壓縮8倍，最終將其轉化為16個通道，從而顯著減少了后續Transformer模型處理的token數量。

這種方法不僅提高了生成效率，還能夠在不犧牲視頻質量的情況下，保持較高的分辨率和幀率，使得視頻生成變得更加靈活與高效。

MLLM文本編碼器：更加精準的文本理解

在視頻生成過程中，文本提示是至關重要的。為了確保HunyuanVideo能夠準確理解文本指令并生成高質量的視頻，HunyuanVideo采用了一個預訓練的Multimodal Large Language Model（MLLM）作為文本編碼器。

與傳統的CLIP和T5-XXL相比，MLLM在圖文對齊和復雜推理方面具有更強的優勢。通過對大規模圖文數據進行微調，MLLM能夠在特征空間中實現更精準的圖文對齊，從而使得生成的文本與視頻內容更加契合。此外，MLLM還具備零樣本生成能力，能夠根據系統指令進行更為精準的文本特征提取，進而優化視頻生成過程。

3D VAE：壓縮空間，提升效率

HunyuanVideo采用的3D VAE不僅具備時間和空間壓縮的優勢，還在編碼器和解碼器中使用了CausalConv3D（因果卷積3D）技術，這一創新設計讓視頻的生成更加高效。通過4倍壓縮時間維度和8倍壓縮空間維度，HunyuanVideo在保持視頻質量的同時，大大減少了計算量，為大規模視頻生成提供了強有力的技術支持。

05、視頻生成的創新：Prompt改寫模型

為了幫助用戶更好地與模型互動，HunyuanVideo還提供了一個獨特的Prompt改寫模型。該模型通過將用戶輸入的文本提示進行優化，確保模型能夠更準確地理解用戶的意圖，生成更加符合要求的視頻。

HunyuanVideo提供了正常模式和導演模式兩種改寫模式。正常模式旨在增強視頻生成模型對用戶指令的理解，而導演模式則專注于提升視頻的視覺質量，包括構圖、光照和攝像機的運動等方面。雖然導演模式能夠生成更具視覺沖擊力的視頻，但有時也可能會犧牲一些語義細節，因此用戶可以根據自己的需求進行選擇。

06、HunyuanVideo的能力評估

為了驗證HunyuanVideo的生成能力，我們與四個閉源視頻生成模型進行了對比。在與其他模型的比較中，我們使用了1,533個文本提示，并通過單次推理生成了相同數量的視頻樣本。評估標準包括文本對齊、運動質量和視覺質量。結果表明，HunyuanVideo在綜合指標上表現最為優秀，尤其在運動質量方面，表現優于其他所有對比模型。

07、結語

隨著HunyuanVideo的開源發布，AI視頻生成技術迎來了一個新的時代。它不僅為開發者提供了一個強大、靈活的創作平臺，也為AI視頻生成的未來奠定了基礎。通過HunyuanVideo，我們有理由相信，在不久的將來，更多的創作者將能夠借助AI技術，輕松生成高質量的視頻內容，創造出更豐富、更生動的視覺世界。

參考：

1. ??https://github.com/Tencent/HunyuanVideo/tree/main??

本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/UaHVpYIuFyVC4cxvKHM21w??