安装和配置指南：HunyuanVideo 项目

安装和配置指南：HunyuanVideo 项目

HunyuanVideo HunyuanVideo: A Systematic Framework For Large Video Generation Model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/HunyuanVideo

1. 项目基础介绍

HunyuanVideo 是一个由腾讯推出的开源视频生成模型，它能够生成高质量的视频内容，性能可与主流闭源模型相媲美。该项目基于深度学习技术，使用了多种先进的模型训练和推理技术。项目主要使用 Python 编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Transformer 设计：HunyuanVideo 引入了 Transformer 设计，并采用了 Full Attention 机制，用于统一图像和视频生成。
• 3D VAE：使用 CausalConv3D 训练 3D VAE，将像素空间的视频和图像压缩到紧凑的潜在空间。
• MLLM 文本编码器：采用预训练的多模态大型语言模型（MLLM）作为文本编码器，具有更好的图像-文本对齐和描述能力。
• Prompt Rewrite：使用 Hunyuan-Large 模型作为提示重写模型，以适应模型偏好的提示格式。

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
• Python 版本：Python 3.8 或更高版本
• 依赖库：PyTorch、NumPy、Pillow 等

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

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

2. 安装依赖库：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 下载预训练模型：

   根据项目 README 文档中的说明，下载相应的预训练模型权重文件，并将其放置在项目的 ckpts 目录中。

4. 单 GPU 推理：

   若要进行单 GPU 推理，可以使用以下命令：

   python sample_video.py --model_path [模型权重路径] --prompt [提示文本]
   

   请将 [模型权重路径] 替换为下载的模型权重文件的路径，将 [提示文本] 替换为您希望生成的视频的提示文本。

5. 运行 Gradio 服务器：

   若要运行 Gradio 服务器进行交互式演示，可以使用以下命令：

   python gradio_server.py
   

   在浏览器中打开提供的 URL，即可开始使用 Gradio 界面。

6. 多 GPU 并行推理：

   若要使用多个 GPU 进行并行推理，请参考项目文档中的说明，使用 xDiT 框架进行配置。

7. FP8 推理：

   若要进行 FP8 精度推理，请参考项目文档中的说明，使用相应的命令行参数。

以上就是 HunyuanVideo 项目的详细安装和配置指南。按照以上步骤操作，您应该能够成功安装并在本地运行该项目。祝您使用愉快！

HunyuanVideo HunyuanVideo: A Systematic Framework For Large Video Generation Model 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/HunyuanVideo