編輯 | 伊風
出品 | 51CTO技術棧（微信號：blog51cto）
AI視頻領域持續不斷有新玩家入局！
12月3日，騰訊出手了，不僅在元寶APP里上線AI視頻功能，還直接開源了混元視頻模型！
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（打開元寶APP，若沒有找到入口的話，可以檢查是否更新到了最新版本，目前可能會有排隊時間。）
騰訊一來就干了票大的：直接開源了AI視頻里最大的模型——130 億參數！
開源地址：https://github.com/Tencent/HunyuanVideo
混元團隊對HunyuanVideo的性能也很有信心，“其視頻生成性能可與領先的閉源模型媲美，甚至在某些方面更勝一籌”。
這源于背后能打的戰績，混元一挑5個閉源模型，排位第一！（注：GEN-3來自Runway 公司；Luma 1.6來自 Luma AI，CNTop系列來自系列騰訊旗下的映技派）
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AI視頻生成的文本對齊、動作質量和視覺質量沒有統一的“題庫”，需要人的判斷。
我們先來看看騰訊自己的demo。
然后小編又用Sora經典的Prompt測試了一下，大家來看看效果如何：
電影預告片，講述了一位30歲的太空人的冒險故事。他戴著一頂紅色羊毛針織摩托車頭盔，背景是藍天和鹽堿沙漠。影片采用電影化風格，使用35毫米膠片拍攝，色彩鮮艷。
一段超真實的特寫視頻，展示了兩艘海盜船在一杯咖啡中激烈交戰，咖啡的液面如同海洋，船只在其中航行，波濤洶涌，炮火四射。
看完了視頻生成效果，我們來看看HunyuanVideo的4個技術層面的特點！
1.統一圖像和視頻生成架構
HunyuanVideo 采用的也是 Transformer 設計，使用了全注意力機制來實現統一的圖像和視頻生成。
具體而言，混元采用了“從雙流到單流”的混合模型設計進行視頻生成。在雙流階段，視頻和文本標記通過多個 Transformer 塊獨立處理，使每種模態能夠學習其適當的調制機制，而不相互干擾。在單流階段，我們將視頻和文本標記連接起來，并將它們輸入到后續的 Transformer 塊，以有效地融合多模態信息。
這一設計捕捉了視覺和語義信息之間的復雜交互，增強了整體模型性能。
2.MLLM 文本編碼器
不同于文本到視頻模型通常使用預訓練的 CLIP 和 T5-XXL 作為文本編碼器（其中 CLIP 使用 Transformer 編碼器，而 T5 使用編碼器-解碼器結構。）
混元采用了預訓練的多模態大型語言模型（MLLM）。
根據他們的技術報告，采用解碼器-only 結構作為文本編碼器，有以下優點：
(i) 與 T5 相比，經過視覺指令微調后的 MLLM 在特征空間中具有更好的圖像-文本對齊性，從而緩解了擴散模型中指令跟隨的難度；(ii) 與 CLIP 相比，MLLM 在圖像細節描述和復雜推理上表現出了更強的能力；(iii) MLLM 可以通過跟隨系統指令來作為零樣本學習者，幫助文本特征更好地關注關鍵信息。此外，MLLM 基于因果注意力，而 T5-XXL 使用的是雙向注意力，后者為擴散模型提供了更好的文本指導。因此，我們引入了額外的雙向標記細化器來增強文本特征。
3.3D VAE
HunyuanVideo 使用 CausalConv3D 訓練 3D VAE，將像素空間的視頻和圖像壓縮到緊湊的潛在空間中。
HunyuanVideo設置了視頻長度、空間和通道的壓縮比分別為 4、8 和 16。這可以顯著減少后續擴散 Transformer 模型所需的標記數量，使我們能夠以原始分辨率和幀率訓練視頻。
4.提示重寫
為了應對用戶提供的提示在語言風格和長度上的差異，團隊對 Hunyuan-Large 模型進行了微調，作為我們的提示重寫模型，將原始用戶提示轉換為模型偏好的提示。
混元提供了兩種重寫模式：普通模式和大師模式，可以通過不同的提示進行調用。普通模式旨在增強視頻生成模型對用戶意圖的理解，促進更準確地解釋用戶提供的指令。大師模式則增強了構圖、照明和鏡頭運動等方面的描述，更傾向于生成具有更高視覺質量的視頻。然而，這種側重點有時可能導致某些語義細節的喪失。
