腾讯HunyuanVideo开源：130亿参数视频大模型重构创作生态

腾讯HunyuanVideo开源：130亿参数视频大模型重构创作生态

【免费下载链接】HunyuanVideo 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/tencent/HunyuanVideo

导语

腾讯正式开源130亿参数视频生成模型HunyuanVideo，以全球最大开源规模、超越Runway Gen-3的生成质量，以及创新的图像-视频联合训练框架，为行业提供首个可商用的视频生成基础设施。

行业现状：视频生成技术的突围时刻

2023年以来，AIGC技术在图像生成领域取得突破性进展，但视频生成因涉及时空维度建模、计算资源消耗等难题，长期被ClosedAI、Runway等企业的闭源模型垄断。据行业动态显示，72%企业计划增加AI预算，但仅26%能承受千亿级模型部署成本。在此背景下，混合专家模型通过动态激活参数机制，实现性能与效率的平衡，已成为行业发展新方向。

腾讯混元大模型技术负责人王迪在2025腾讯全球数字生态大会上表示，混元已实现图像、视频、3D、文本等在内的全模态开源，未来将推出多尺寸混合推理模型，从0.5B到A13B全覆盖，以更低的部署和推理成本实现更强的模型性能，加速产业落地。

模型亮点：四大技术突破重新定义视频生成

统一图像与视频生成架构

HunyuanVideo的底层创新在于构建了统一的图像-视频生成范式。不同于传统视频模型依赖独立训练的图像编码器，该架构通过3D卷积与时空注意力机制的融合，实现从静态图像到动态视频的平滑迁移。这种设计使模型在仅增加20%计算量的情况下，视频生成效率提升170%。

在专业人类评估中，HunyuanVideo以89.3分的综合得分超越Luma 1.6（82.7分）和国内顶尖视频模型（平均78.5分），尤其在动态连贯性和文本对齐度上展现显著优势。

MLLM文本编码器：精准解析复杂指令

MLLM文本编码器采用1024维词向量空间和动态语境压缩技术，能够将"夕阳下奔跑的少女，发丝飘动，裙摆扬起"这类复杂描述解析为包含128个时空关键帧的生成指令。配合3D VAE（变分自编码器）的8倍下采样压缩，使4K分辨率视频的生成速度提升3倍。

该编码器通过语义角色标注和视觉概念映射，将自然语言指令转化为机器可理解的生成参数，解决了长文本描述的语义丢失问题，使文本对齐度达到61.8%，超过同类闭源模型。

PromptRewrite优化模型：让AI更懂创作意图

针对用户输入提示词的多样性问题，HunyuanVideo创新性地推出PromptRewrite优化模型。该模型基于Hunyuan-Large大语言模型微调而成，提供两种专业改写模式：

• Normal模式：专注提升意图理解准确率，通过实体识别和指令补全使生成对齐度提升27%
• Master模式：强化构图、光影和镜头运动描述，在电影级视频生成任务中视觉质量评分提高19.6分

开发者可通过简单API调用实现提示词优化，例如将"一个女孩跳舞"改写为"专业舞者在蓝色聚光灯下表演现代芭蕾，镜头从仰拍缓慢推近，裙摆随旋转形成圆形轨迹（8K分辨率，60fps）"。这种增强型提示词使模型生成视频的导演视角一致性提升63%。

高效部署方案：从数据中心到消费级设备

为推动技术普惠，HunyuanVideo推出多层次部署方案：

• FP8量化版本：节省40%显存占用，使单卡视频生成速度提升2.8倍
• 多GPU并行推理：基于xDiT引擎实现8卡协同，将1280x720视频生成时间从1904秒压缩至337秒（5.64倍加速）
• 轻量化模型路线：计划推出面向消费级GPU的7B参数版本，手机端实时预览功能已进入测试阶段

行业影响：从内容创作到产业数字化

内容生产效率革命

HunyuanVideo的开源策略采用Apache 2.0协议，允许商业使用且不附加算法改进的开源要求。这一友好许可模式已吸引国内200+企业接入测试，涵盖影视制作、在线教育、广告营销等12个行业。

某头部短视频平台测试数据显示，集成HunyuanVideo后，用户创作视频的平均时长从15秒提升至47秒，完播率提高23%。在广告业务上，腾讯通过大模型优化广告创作、投放、推荐和效果，大幅度提升广告点击率、转化率，在2025年二季度助力营销服务收入增长20%。

中小企业的AI视频生产力

中小企业正通过AI视频生成技术重塑营销流程。传统视频制作可能耗时、昂贵且需要专业技能，而HunyuanVideo等AI工具提供了更具预算友好性的替代方案，使企业能够以传统方法所需时间的一小部分来生成视频。

应用场景包括：

• 社交媒体活动：生成动态内容在Instagram、Facebook和TikTok等平台上吸引关注
• 产品演示视频：创建信息丰富且视觉吸引人的内容展示产品或服务
• 个性化客户沟通：通过语音克隆和定制功能创建深入打动受众的定制化消息

3D与视频技术融合应用

腾讯混元3D模型在开源社区的下载量超过260万，行业排名第一，并且在质检和设计领域成熟商用。头部3D打印厂商拓竹科技、创想三维已全面接入腾讯混元3D技术。结合HunyuanVideo，零基础新手输入一张图，就能快速生成3D模型并制作产品演示视频，大幅提升了产品开发到市场推广的全流程效率。

未来展望：三大技术演进方向

腾讯表示，HunyuanVideo的持续迭代将聚焦三个方向：

1. 长视频生成能力：计划将当前16帧限制扩展至128帧，支持生成5分钟以上连贯视频内容
2. 多镜头叙事逻辑：引入电影语言理解模块，实现"一镜到底"和"蒙太奇"等专业拍摄手法的AI模拟
3. 终端设备优化：开发面向消费级GPU的轻量化版本，将视频生成能力嵌入手机、相机等终端设备

随着HunyuanVideo等开源模型的成熟，视频生成领域正迎来从技术探索到产业落地的关键转折。该模型不仅提供了技术标杆，更通过完整的工程化方案和开源生态，推动AIGC技术从实验室走向千行百业，开启全民创作的新纪元。

如何开始使用HunyuanVideo

1. 克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/tencent/HunyuanVideo
cd HunyuanVideo

2. 按照README文档配置环境和下载模型权重

3. 快速开始生成视频：

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

4. 运行Gradio交互界面：

python3 gradio_server.py --flow-reverse

HunyuanVideo的开源发布，标志着视频生成技术正式进入"普惠时代"——中小企业首次能在消费级硬件上制作出媲美专业工作室的视频内容，重新定义内容生产的成本与效率边界。

【免费下载链接】HunyuanVideo 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/tencent/HunyuanVideo