腾讯开源HunyuanVideo-I2V图生视频模型+LoRA训练脚本,部署、推理实战教程

继阿里的通义万相wan2.1模型之后,腾讯混元又出大招,重磅发布HunyuanVideo-I2V图生视频模型。该模型基于HunyuanVideo文生视频基础模型,利用基础模型先进的视频生成能力,将应用扩展到图像到视频的生成任务。混元研究团队还同步开源了LoRA训练代码,用于定制化特效生成,可创建更有趣的视频效果。

01 开源内容:

  • HunyuanVideo-I2V的推理代码

  • HunyuanVideo-I2V的模型权重

  • LoRA训练脚本

代码仓库:

https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V

模型地址:

https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/HunyuanVideo-i2v/

02 整体架构

为利用HunyuanVideo强大的视频生成能力,研究团队采用图像潜在连接技术来有效地重建参考图像信息,并将其纳入视频生成过程。

由于使用预训练的Decoder-Only架构多模态大语言模型(MLLM)作为文本编码器,可用于显著增强模型对输入图像语义内容的理解能力,并实现图像与文本描

### 使用ComfyUI训练混元模型LoRA进行成到文本的任务 #### 工具与环境准备 要完成这一任务,首先需要安装并配置好ComfyUI框架以及相关的依赖项。通过以下命令可以克隆ComfyUI仓库至本地环境中[^1]: ```bash git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git cd ComfyUI pip install -r requirements.txt ``` 接着,按照引用中的说明下载预训练混元模型权重文件,并将其放置于指定目录下以便后续加载使用。 #### 数据集处理 对于成任务而言,高质量的数据集至关重要。根据混元DiT的设计理念,需构建专门针对目标领域(如人物肖像、风景画等)优化过的数据集合[^2]。这些数据应经过清洗筛选以去除噪声干扰因素;同时还要考虑加入多样化的标注信息来增强模型对不同场景的理解能力。 #### 模型微调过程 采用低秩适应(LoRA)技术可以在保持原有参数不变的情况下有效提升新任务上的表现效果。具体操作如下: - 加载基础版本的大规模多模态预训练模型作为初始化起点; - 定义新增加的小规模可学习矩阵W_A 和 W_B ,它们分别对应输入层与输出层之间的映射关系调整部分; - 在反向传播过程中仅更新上述两个额外引入变量而固定住其他所有既有组件的状态值 。 整个流程可以通过编写自定义脚本来实现自动化执行[^3]: ```python from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler import torch pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained( "path_to_base_model", custom_pipeline="lora_diffusion" ) # Set up scheduler and device scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config) device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" pipeline.to(device).set_progress_bar_config(disable=True) pipeline.unet.load_attn_procs("path/to/lora_weights") def generate_image(prompt): image = pipeline(prompt=prompt,scheduler=scheduler,num_inference_steps=50,guidance_scale=7.5).images[0] return image generate_image("A beautiful sunset over the ocean") ``` 以上代码片段展示了如何利用已有的LoRA权重来进行快速原型开发测试。 #### 结果评估标准 当评价由AI成的内容质量时可以从以下几个维度出发考量: - **相似度**: 是否忠实还原了原始素材特征; - **美感**: 符合大众审美趋势的程度 ; - **多样性**: 展现出丰富的创意可能性而非单一重复模式. 特别值得注意的是,在实际应用当中往往还需要综合权衡多个相互制约的目标函数才能达到最佳平衡状态.
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