超强的AI 视频生成模型！完全免费开源，生成质量极高！HunyuanVideo 模型

admin

12月5日 00:23更新

3.1W+4323

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此开源的视频生成模型：包含 PyTorch 模型定义、预训练权重和推理/采样代码

📜 要求

下表为运行HunyuanVideo模型（batch size = 1）生成视频的要求：

模型	设置（高度/宽度/框架）	去噪步骤	GPU 峰值内存
混元视频	720px1280px129f	三十	60GB
混元视频	544px960px129f	三十	45GB

需要支持 CUDA 的 NVIDIA GPU。
- 我们已经在单个 H800/H20 GPU 上进行了测试。
- 最低限度：720px1280px129f 所需的最低 GPU 内存为 60GB，544px960px129f 所需的最低 GPU 内存为 45G。
- 建议：我们建议使用具有 80GB 内存的 GPU 以获得更好的生成质量。
测试的操作系统：Linux

🛠️ 依赖项和安装

首先通过下方的命令来克隆存储库：

git clone https://github.com/tencent/HunyuanVideo
cd HunyuanVideo

或者网盘打包下载【点击前往】

Linux 安装指南

我们提供了一个environment.yml用于设置 Conda 环境的文件。Conda 的安装说明可在此处获得。

我们推荐 CUDA 版本 11.8 和 12.0+。

# 1. Prepare conda environment
conda env create -f environment.yml

# 2. Activate the environment
conda activate HunyuanVideo

# 3. Install pip dependencies
python -m pip install -r requirements.txt

# 4. Install flash attention v2 for acceleration (requires CUDA 11.8 or above)
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.5.9.post1

此外，HunyuanVideo还提供了预先构建的Docker镜像： docker_hunyuanvideo。

# 1. Use the following link to download the docker image tar file (For CUDA 12).
wget https://aivideo.hunyuan.tencent.com/download/HunyuanVideo/hunyuan_video_cu12.tar

# 2. Import the docker tar file and show the image meta information (For CUDA 12).
docker load -i hunyuan_video.tar

docker image ls

# 3. Run the container based on the image
docker run -itd --gpus all --init --net=host --uts=host --ipc=host --name hunyuanvideo --security-opt=seccomp=unconfined --ulimit=stack=67108864 --ulimit=memlock=-1 --privileged  docker_image_tag

🧱 下载预训练模型

下载预训练模型的详细信息显示在此处，或者在HuggingFace上下载【点击前往】共26G左右。

🧱下载文本编码器

HunyuanVideo采用MLLM模型和CLIP模型作为文本编码器。

MLLM 模型（text_encoder 文件夹）

HunyuanVideo 支持不同的 MLLM（包括 HunyuanMLLM 和开源 MLLM 模型），现阶段我们尚未发布 HunyuanMLLM，建议社区用户使用Xtuer提供的llava-llama-3-8b，可通过以下命令下载

cd HunyuanVideo/ckpts
huggingface-cli download xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-transformers --local-dir ./llava-llama-3-8b-v1_1-transformers

为了节省模型加载的GPU内存资源，我们将的语言模型部分分离llava-llama-3-8b-v1_1-transformers成text_encoder。

cd HunyuanVideo
python hyvideo/utils/preprocess_text_encoder_tokenizer_utils.py --input_dir ckpts/llava-llama-3-8b-v1_1-transformers --output_dir ckpts/text_encoder

CLIP 模型（text_encoder_2 文件夹）

我们使用OpenAI提供的CLIP作为另一个文本编码器，社区用户可以通过以下命令下载此模型

cd HunyuanVideo/ckpts
huggingface-cli download openai/clip-vit-large-patch14 --local-dir ./text_encoder_2

🔑 推理

我们在下表中列出了我们支持的高度/宽度/框架设置。

分辨率	时长=9:16	高/宽=16:9	高/宽=4:3	高/宽=3:4	高/宽=1:1
540p	544px960px129f	960px544px129f	624px832px129f	832px624px129f	720px720px129f
720p（推荐）	720px1280px129f	1280px720px129f	1104px832px129f	832px1104px129f	960px960px129f

使用命令行

cd HunyuanVideo

python3 sample_video.py \
    --video-size 720 1280 \
    --video-length 129 \
    --infer-steps 50 \
    --prompt "A cat walks on the grass, realistic style." \
    --flow-reverse \
    --use-cpu-offload \
    --save-path ./results

参数	默认	描述
`--prompt`	没有任何	视频生成的文字提示
`--video-size`	720 1280	生成的视频的大小
`--video-length`	129	生成视频的长度
`--infer-steps`	50	采样步数
`--embedded-cfg-scale`	6.0	嵌入式分类器免费指导量表
`--flow-shift`	7.0	流匹配调度程序的移位因子
`--flow-reverse`	错误的	如果反向，从 t=1 -> t=0 学习/采样
`--seed`	没有任何	生成视频的随机种子，如果没有，我们初始化一个随机种子
`--use-cpu-offload`	错误的	使用 CPU 卸载来加载模型以节省更多内存，这对于高分辨率视频生成是必要的
`--save-path`	。/结果	生成视频的保存路径