【AI大模型前沿】腾讯 HunyuanVideo-1.5：用消费级显卡解锁高清视频生成的无限可能
HunyuanVideo-1.5 是腾讯混元团队开源的轻量级视频生成模型，参数规模为 8.3B。该模型基于 Diffusion Transformer 架构，支持通过文字描述或图片生成 5-10 秒的高清视频，具备强大的指令理解能力，能精准实现多样化场景生成，包括写实、动画等多种风格。其创新采用 SSTA 稀疏注意力机制，显著提升推理效率，可在 14G 显存的消费级显卡上流畅运行，降低了使用门槛。
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前言
在当今数字化时代，视频内容的需求呈爆炸式增长，从影视制作到社交媒体，高质量且多样化的视频生成技术成为行业的迫切需求。然而，现有的视频生成模型往往面临着计算资源消耗大、生成效率低等问题，限制了其广泛应用。腾讯混元团队推出的 HunyuanVideo-1.5 模型，以其轻量级、高性能的特点，为这一领域带来了新的突破。
一、项目概述
HunyuanVideo-1.5 是腾讯混元团队开源的轻量级视频生成模型，参数规模为 8.3B。该模型基于 Diffusion Transformer 架构，支持通过文字描述或图片生成 5-10 秒的高清视频，具备强大的指令理解能力，能精准实现多样化场景生成，包括写实、动画等多种风格。其创新采用 SSTA 稀疏注意力机制，显著提升推理效率，可在 14G 显存的消费级显卡上流畅运行，降低了使用门槛。该模型的出现，不仅为视频创作提供了更高效、更便捷的工具，也为相关领域的研究和发展注入了新的活力。
二、核心功能
（一）文生视频
HunyuanVideo-1.5 支持通过中英文文字描述生成高清视频，精准解析复杂语义，如光影、构图等。用户只需输入详细描述，模型即可生成与之匹配的视频内容，满足多样化的创作需求，为创意表达提供强大支持。
（二）图生视频
该模型可将静态图片转化为动态视频，生成的视频在色调、光影、场景和细节上与原图高度匹配。无论是风景照还是人物图，都能赋予其生动的动态效果，拓展图片的应用场景。
（三）多样化风格
HunyuanVideo-1.5 支持写实、动画、积木等多种视觉风格，还能在视频中生成中英文文字。创作者可根据需求选择不同风格，实现个性化表达，满足从商业广告到艺术创作的多种用途。
（四）高质量画质
模型原生支持 480p 和 720p 高清视频生成，并可通过超分模型提升至 1080p 电影级画质。生成的视频画质清晰，细节丰富，为用户提供高质量的视觉体验。
（五）流畅运动生成
生成的人物与物体运动自然流畅，遵循物理规律，支持推拉、摇移、环绕等多种运镜手法。这使得视频更具真实感和专业性，适用于影视制作、广告宣传等多个领域。
（六）强指令遵循
模型能够精准理解和遵循复杂指令，生成符合要求的多样化场景，包括运镜、动作组合等。这一特性大大提高了创作的灵活性和准确性，让创意得以精准呈现。
（七）低门槛使用
HunyuanVideo-1.5 采用轻量化设计，可在 14G 显存的消费级显卡上流畅运行，显著降低了硬件门槛。这使得更多创作者能够轻松使用该模型，无需高昂的硬件投入。
三、技术揭秘
（一）架构设计
模型基于 Diffusion Transformer（DiT）架构，整合扩散模型（Diffusion Model）和 Transformer 架构的优势。采用 3D 因果 VAE 编解码器，实现空间 16 倍、时间 4 倍的高效压缩，用最小参数量激发强大性能。
（二）注意力机制
创新采用 SSTA（选择性滑动分块注意力）机制，通过动态剪枝冗余时空数据，显著降低长序列生成的计算开销，提升推理效率。
（三）多模态理解
结合增强型多模态大模型和专用文本编码器，精准解析中英文指令，强化视频中文本元素的生成准确性。
（四）训练策略
采用多阶段渐进式训练策略，覆盖预训练至后训练全流程，结合 Moun 优化器加速模型收敛，优化运动连贯性、美学质量及人类偏好对齐。
（五）超分增强
引入视频超分增强系统，通过潜空间中的专用上采样模块，将低分辨率视频高效上采样至 1080p 高清画质，避免传统插值导致的网格伪影，提升画面锐度与质感。
（六）推理加速
集成模型蒸馏、Cache 优化等关键技术，大幅提升推理效率，显著降低推理资源消耗，确保模型在消费级硬件上的流畅运行。
四、应用场景
（一）影视制作
在影视行业，HunyuanVideo-1.5 可快速生成创意镜头和场景，辅助编剧和导演进行前期创意构思。它能降低拍摄成本，提升创作效率，尤其在概念验证和初步创意展示阶段，为影视制作提供高效、低成本的解决方案。
（二）广告与营销
对于广告和营销领域，该模型能够生成吸引人的广告视频和产品宣传短片。它可以快速响应市场变化，根据不同的营销需求生成多样化的内容，帮助品牌提升影响力，吸引更多受众。
（三）短视频创作
自媒体创作者可以利用 HunyuanVideo-1.5 快速生成有趣、新颖的短视频，满足社交媒体平台的内容需求。它支持多种风格和高质量输出，能够帮助创作者在短时间内产出大量优质内容。
（四）教学视频制作
在教育领域，HunyuanVideo-1.5 能生成生动的教学动画或实验演示视频。它可以帮助学生更直观地理解复杂概念，提升学习效果，尤其适用于需要视觉化展示的学科，如科学、历史等。
五、快速使用
（一）环境准备
- 操作系统：Linux。
- Python：Python 3.10 或更高版本。
- CUDA：与 PyTorch 安装相匹配的 CUDA 版本。
- GPU：NVIDIA GPU，最低显存要求为 14GB（开启模型卸载功能时）。
（二）代码克隆与依赖安装
1、克隆仓库：
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5.git
cd HunyuanVideo-1.5
2、安装基本依赖：
pip install -r requirements.txt
pip install -i https://mirrors.tencent.com/pypi/simple/ --upgrade tencentcloud-sdk-python
3、安装注意力机制相关库：
- Flash Attention：用于加速推理。
- Flex-Block-Attention：用于稀疏注意力。
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/flex-block-attn.git
cd flex-block-attn
git submodule update --init --recursive
python3 setup.py install
- SageAttention：进一步提升推理速度。
git clone https://github.com/cooper1637/SageAttention.git
cd SageAttention
export EXT_PARALLEL=4 NVCC_APPEND_FLAGS="--threads 8" MAX_JOBS=32 # 可选
python3 setup.py install
（三）下载预训练模型
根据官方指南下载预训练模型。详细步骤见：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5/blob/main/checkpoints-download.md
（四）生成视频
1、配置环境变量（以文本生成视频为例）
export T2V_REWRITE_BASE_URL="<your_vllm_server_base_url>"
export T2V_REWRITE_MODEL_NAME="<your_model_name>"
2、编写提示
PROMPT='A girl holding a paper with words "Hello, world!"'
IMAGE_PATH=none # 文本生成视频时设置为 none
SEED=1
ASPECT_RATIO=16:9
RESOLUTION=480p
OUTPUT_PATH=./outputs/output.mp4
3、运行生成脚本
torchrun --nproc_per_node=8 generate.py \
--prompt "$PROMPT" \
--image_path $IMAGE_PATH \
--resolution $RESOLUTION \
--aspect_ratio $ASPECT_RATIO \
--seed $SEED \
--cfg_distilled true \
--sparse_attn false \
--use_sageattn true \
--enable_cache true \
--rewrite true \
--output_path $OUTPUT_PATH \
--overlap_group_offloading true \
--save_pre_sr_video \
--model_path ckpts
- 调整参数：
--cfg_distilled：启用 CFG 蒸馏模型，加速推理。--sparse_attn：启用稀疏注意力（仅 720p 模型支持）。--use_sageattn：启用 SageAttention。--enable_cache：启用缓存，加速推理。--rewrite：启用提示增强。
（五）注意事项
- 如果 GPU 显存大于 14GB 但运行时出现显存不足错误，可以尝试设置以下环境变量：
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True,max_split_size_mb:128
- 如果 CPU 内存有限且推理时出现内存不足错误，可以关闭重叠组卸载：
--overlap_group_offloading false
六、结语
HunyuanVideo-1.5 以其轻量级、高性能的特点，在视频生成领域展现了巨大的潜力和应用价值。它不仅为视频创作者提供了强大的工具，也为相关领域的研究者提供了宝贵的研究基础。随着技术的不断发展和优化，我们期待 HunyuanVideo-1.5 能在更多领域发挥更大的作用，推动视频生成技术的发展和创新。
项目地址
- 项目官网：https://hunyuan.tencent.com/video/
- GitHub 仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5
- Hugging Face 模型库：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
- 技术论文：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5/blob/main/assets/HunyuanVideo_1_5.pdf
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