HunyuanVideo 使用教程

HunyuanVideo 使用教程

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

1. 项目介绍

HunyuanVideo 是一个由腾讯开源的视频生成框架，它是一个统一的图像和视频生成架构，基于 Transformer 设计并采用全注意力机制。该框架能够处理文本提示，并通过高效的 3D VAE 编解码器生成高质量的视频。HunyuanVideo 模型经过专业的人类评估，性能优于之前的最先进模型，包括 Runway Gen-3、Luma 1.6 和其他三个表现优异的中国视频生成模型。

2. 项目快速启动

以下步骤将帮助您快速启动 HunyuanVideo 项目：

环境准备

在开始之前，请确保您的系统已经安装了以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch
• CUDA (用于 GPU 加速)

克隆项目

首先，您需要从 GitHub 克隆 HunyuanVideo 仓库：

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

安装依赖

然后，安装项目所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

下载预训练模型

您可以从项目的官方网站下载预训练模型权重，并放置在 ckpts 目录下。

单 GPU � infer

要使用单个 GPU 进行 infer，运行以下命令：

python scripts/single_gpu_inference.py --config_path path_to_config_file --ckpt_path path_to_ckpt_file --prompt "您的文本提示"

使用 Gradio 服务器

您还可以使用 Gradio 服务器来启动一个 web 界面，以便更方便地进行 infer：

python gradio_server.py

在浏览器中打开提示的 URL 即可开始使用。

3. 应用案例和最佳实践

• 文本到视频生成：使用 HunyuanVideo 的文本编码器将文本提示转换为视频。
• 图像到视频生成：利用 HunyuanVideo 的图像和视频生成架构，从图像创建视频。
• 视频编辑：利用 HunyuanVideo 的强大功能进行视频内容的编辑和增强。

4. 典型生态项目

• ComfyUI-HunyuanVideoWrapper：由 Kijai 开发的 HunyuanVideo 的 ComfyUI 封装。
• FastVideo：由 Hao AI Lab 开发的 HunyuanVideo 的快速版本，包含一致性蒸馏模型和滑动瓷砖注意力机制。
• HunyuanVideo-gguf：由 city96 开发的 HunyuanVideo 的 GGUF 版本和量化版本。

以上是 HunyuanVideo 的基本使用教程，希望对您有所帮助。

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