混元圖生視頻

混元圖生視頻 – 騰訊混元開源的圖生視頻模型

混元圖生視頻是什么

混元圖生視頻是由騰訊混元團隊推出的一款開源圖像生成視頻模型。用戶只需上傳一張圖片并簡要描述，即可生成一段時長為5秒的動態視頻。該模型具備自動化口型匹配、動作驅動和背景音效生成等多種功能，能夠應用于寫實、動漫及CGI等不同類型的角色和場景，擁有130億的參數量。混元圖生視頻模型現已在騰訊云上線，用戶可以通過混元AI視頻官網進行體驗。此外，該模型已在GitHub和HuggingFace等開發者社區開源，提供了權重、推理代碼及LoRA訓練代碼，開發者可基于此進行專屬LoRA等衍生模型的訓練。

混元圖生視頻的主要功能

• 圖像生成視頻：用戶可以通過上傳一張圖片并提供簡短描述，模型能夠將靜態圖像轉化為5秒的短視頻，并且支持自動生成背景音效。
• 音頻驅動功能：用戶上傳人物圖片后，可以輸入文本或音頻，模型將準確匹配嘴型，使圖片中的人物能夠“說話”或“唱歌”，并展現相應的面部表情。
• 動作驅動功能：用戶上傳圖片后，選擇動作模板，模型能夠讓圖片中的人物完成跳舞、揮手、做體操等動作，適用于短視頻創作、游戲角色動畫及影視制作。
• 高質量視頻輸出：支持2K高清畫質，適合多種角色與場景，包括寫實、動漫及CGI。

混元圖生視頻的技術原理

• 圖像到視頻生成框架：HunyuanVideo-I2V通過圖像潛在拼接技術，將參考圖像的信息整合到視頻生成過程中。輸入圖像經過預訓練的多模態大型語言模型（MLLM）處理，生成語義圖像token，并與視頻潛在token拼接，以實現跨模態的全注意力計算。
• 多模態大型語言模型（MLLM）：該模型采用Decoder-only結構的MLLM作為文本編碼器，顯著增強了對輸入圖像語義內容的理解能力。與傳統的CLIP或T5模型相比，MLLM在圖像細節描述和復雜推理方面表現更佳，能夠更好地實現圖像與文本描述的深度融合。
• 3D變分自編碼器（3D VAE）：為高效處理視頻和圖像數據，HunyuanVideo-I2V使用CausalConv3D技術訓練了一個3D VAE，將像素空間中的視頻和圖像壓縮到緊湊的潛在空間。這種設計顯著減少了后續模型中的token數量，能夠在原始分辨率和幀率下進行訓練。
• 雙流轉單流的混合模型設計：在雙流階段，視頻和文本token通過多個Transformer塊處理，避免相互干擾；在單流階段，將視頻和文本token連接起來，進行多模態信息融合。這種設計捕捉了視覺和語義信息之間的復雜交互，提升了生成視頻的連貫性和語義一致性。
• 漸進式訓練策略：模型采用漸進式訓練策略，從低分辨率、短視頻逐步過渡到高分辨率、長視頻，提高了模型的收斂速度，確保了生成視頻在不同分辨率下的高質量。
• 提示詞重寫模型：為解決用戶提示詞的語言風格和長度多變性問題，HunyuanVideo-I2V引入了提示詞重寫模塊，能夠將用戶輸入的提示詞轉換為模型更易理解的格式，提高生成效果。
• 可定制化LoRA訓練：模型支持LoRA（Low-Rank Adaptation）訓練，開發者可以通過少量數據訓練出具有特定效果的視頻生成模型，例如“頭發生長”或“人物動作”等特效。

產品官網

• Github倉庫: https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V
• Huggingface模型庫：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V
• 混元AI視頻官網：騰訊混元AI視頻官網

混元圖生視頻的應用場景

• 創意視頻生成：用戶可以通過上傳圖片和描述生成富有創意的短視頻。
• 特效制作：通過LoRA訓練實現個性化特效，如頭發生長、人物動作等。
• 動畫與游戲開發：快速生成角色動畫，降作成本，提高開發效率。

常見問題

• 如何使用混元圖生視頻？用戶可以訪問騰訊混元AI視頻官網，選擇圖生視頻，上傳一張圖片并輸入簡短描述即可生成短視頻。
• 對開發者的支持有哪些？開發者可以通過騰訊云申請API接口，或在GitHub上下載開源模型進行本地部署和定制化開發。
• 硬件要求是什么？最低要求為NVIDIA顯卡，支持CUDA，顯存至少60GB（生成720p視頻），推薦80GB顯存，操作系統需為Linux。