HunyuanVideo-I2V项目安装与配置指南

HunyuanVideo-I2V项目安装与配置指南

HunyuanVideo-I2V HunyuanVideo-I2V: A Customizable Image-to-Video Model based on HunyuanVideo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/HunyuanVideo-I2V

1. 项目基础介绍

HunyuanVideo-I2V 是基于腾讯开源的 HunyuanVideo 项目的一个图像到视频生成的框架。该项目允许用户将静态图像转换为动态视频，支持自定义特效，为开源社区提供了强大的视频内容生成工具。主要使用的编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

该项目使用了以下关键技术：

• Multimodal Large Language Model (MLLM)：一种预训练的多模态大语言模型，用于理解图像和文本的语义内容。
• Decoder-Only 架构：作为文本编码器，增强模型对输入图像及其相关标题信息的处理能力。
• Token Replace 技术：用于在视频生成过程中有效地重建和整合参考图像信息。
• Flash Attention：用于加速模型训练和推理过程。
• xDiT：一种并行推理技术，用于提高多GPU上的推理速度。

主要框架包括：

• PyTorch：用于构建和训练深度学习模型。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Linux
• GPU：NVIDIA GPU，支持CUDA（推荐显存80GB，最低60GB）
• CUDA 版本：推荐12.4或11.8

安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/tencent/HunyuanVideo-I2V.git
   cd HunyuanVideo-I2V
   

2. 创建conda环境：

   conda create -n HunyuanVideo-I2V python==3.11.9
   

3. 激活环境：

   conda activate HunyuanVideo-I2V
   

4. 安装PyTorch和相关依赖：

   根据CUDA版本安装相应的PyTorch版本：

   # 对于CUDA 12.4
   conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
   

5. 安装pip依赖：

   python -m pip install -r requirements.txt
   

6. 安装Flash Attention以加速：

   python -m pip install ninja
   python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.6.3
   

7. 安装xDiT以进行并行推理（推荐使用torch 2.4.0和flash-attn 2.6.3）：

   python -m pip install xfuser==0.4.0
   

如果遇到浮点异常问题，请确保安装了CUDA 12.4，CUBLAS>=12.4.5.8，和CUDNN>=9.00。

以上就是HunyuanVideo-I2V项目的详细安装和配置指南。按照以上步骤操作后，您就可以开始探索这个强大的图像到视频生成框架了。

HunyuanVideo-I2V HunyuanVideo-I2V: A Customizable Image-to-Video Model based on HunyuanVideo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/HunyuanVideo-I2V