你的RTX 4090终于有用了！保姆级教程，5分钟在本地跑起HunyuanVideo-I2V，效果惊人...

你的RTX 4090终于有用了！保姆级教程，5分钟在本地跑起HunyuanVideo-I2V，效果惊人

【免费下载链接】HunyuanVideo-I2V 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/tencent/HunyuanVideo-I2V

写在前面：硬件门槛

在开始之前，我们需要明确运行HunyuanVideo-I2V的硬件要求。根据官方文档，以下是运行该模型的最低和推荐配置：

• 最低要求：

  • GPU显存：60GB（用于720p分辨率视频生成）。
  • 操作系统：Linux。

• 推荐配置：

  • GPU显存：80GB（如NVIDIA A100 80GB或类似型号）。

如果你的设备满足以上要求，恭喜你，可以继续往下看！如果显存不足，建议考虑升级硬件或使用云服务。

环境准备清单

在开始安装之前，请确保你的系统满足以下条件：

1. 操作系统：Linux（推荐Ubuntu 20.04或更高版本）。
2. Python版本：3.11.9。
3. CUDA版本：12.4或11.8。
4. PyTorch版本：2.4.0。

模型资源获取

HunyuanVideo-I2V的预训练模型可以通过以下方式下载：

1. 访问官方提供的模型下载页面，按照说明下载模型权重文件。
2. 将下载的权重文件放置在项目目录下的ckpts文件夹中。

安装与配置

1. 克隆项目仓库

打开终端，执行以下命令：

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

2. 创建并激活Conda环境

conda create -n HunyuanVideo-I2V python==3.11.9
conda activate HunyuanVideo-I2V

3. 安装PyTorch及其他依赖

conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
pip install -r requirements.txt

4. 安装Flash Attention v2（加速推理）

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

5. 安装xDiT（并行推理支持）

pip install xfuser==0.4.0

逐行解析“Hello World”代码

以下是官方提供的快速上手代码，我们将逐行解析其作用：

python3 sample_image2video.py \
    --model HYVideo-T/2 \
    --prompt "An Asian man with short hair in black tactical uniform and white clothes waves a firework stick." \
    --i2v-mode \
    --i2v-image-path ./assets/demo/i2v/imgs/0.jpg \
    --i2v-resolution 720p \
    --i2v-stability \
    --infer-steps 50 \
    --video-length 129 \
    --flow-reverse \
    --flow-shift 7.0 \
    --seed 0 \
    --embedded-cfg-scale 6.0 \
    --use-cpu-offload \
    --save-path ./results

• --model HYVideo-T/2：指定使用的模型版本。
• --prompt：输入的文字提示，用于生成视频内容。
• --i2v-mode：启用图像到视频生成模式。
• --i2v-image-path：输入图像的路径。
• --i2v-resolution：生成视频的分辨率（720p）。
• --i2v-stability：启用稳定性增强模式。
• --infer-steps 50：推理步数，影响生成质量。
• --video-length 129：生成视频的帧数（5秒）。
• --flow-reverse：启用反向光流处理。
• --flow-shift 7.0：光流偏移量。
• --seed 0：随机种子，用于复现结果。
• --embedded-cfg-scale 6.0：嵌入配置的缩放因子。
• --use-cpu-offload：启用CPU卸载，减少显存占用。
• --save-path ./results：生成视频的保存路径。

运行与结果展示

执行上述命令后，程序会开始生成视频。生成的视频将保存在./results目录下。你可以通过以下命令查看生成的文件：

ls ./results

常见问题（FAQ）与解决方案

问题1：显存不足（OOM）

解决方案：

• 降低分辨率或减少视频长度。
• 启用--use-cpu-offload选项，减少显存占用。

问题2：依赖冲突

解决方案：

• 确保所有依赖包的版本与官方要求一致。
• 使用conda或pip重新安装冲突的包。

问题3：模型下载失败

解决方案：

• 检查网络连接，尝试重新下载。
• 使用代理或镜像站点下载。

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希望这篇教程能帮助你顺利运行HunyuanVideo-I2V！如果有任何问题，欢迎在评论区交流。

【免费下载链接】HunyuanVideo-I2V 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/tencent/HunyuanVideo-I2V