HunyuanVideo是腾讯开源的视频生成模型，拥有130亿参数，是目前参数量最大的开源视频模型之一。HunyuanVideo具备物理模拟、高文本语义还原度、动作一致性和电影级画质等特性，能生成带有背景音乐的视频。模型基于时空压缩的潜在空间训练，结合Causal 3D VAE技术和Transformer架构，实现图像和视频的统一生成。HunyuanVideo的开源推动了视频生成技术的发展和应用。
HunyuanVideo的主要功能视频生成：HunyuanVideo能根据文本提示生成视频内容。物理模拟：模型能模拟现实世界的物理规律，生成符合物理特性的视频。文本语义还原：模型能准确理解并还原文本提示中的语义信息。动作一致性：生成的视频动作流畅且一致，保持运动的连贯性。色彩和对比度：生成的视频具有高色彩分明和对比度，提供电影级的画质体验。背景音乐生成：为视频自动生成同步的声音效果和背景音乐。HunyuanVideo的技术原理时空压缩的潜在空间：HunyuanVideo在时空压缩的潜在空间上进行训练，基于Causal 3D VAE技术将视频数据压缩成潜在表示，用解码器重构回原始数据。Causal 3D VAE：Causal 3D VAE是特殊的变分自编码器，能学习数据的分布并理解数据之间的因果关系。基于编码器将输入数据压缩成一个潜在表示，用解码器将这个潜在表示重构回原始数据。Transformer架构：HunyuanVideo引入Transformer架构，用Full Attention机制统一图像和视频生成。双流到单流混合模型设计：视频和文本数据被分别送入不同的Transformer块进行处理（双流阶段），合并形成多模态输入，一起输入到后续的Transformer块中（单流阶段）。MLLM文本编码器：用具有解码器结构的预训练多模态大型语言模型（MLLM）作为文本编码器，实现更好的图像-文本对齐和图像细节描述。提示重写：为适应模型首选的提示，对用户提供的提示进行语言风格和长度的调整，增强视频生成模型对用户意图的理解。HunyuanVideo的项目地址项目官网：aivideo.hunyuan.tencent.comGitHub仓库：https://github.com/Tencent/HunyuanVideo/HuggingFace模型库：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo项目体验地址：https://video.hunyuan.tencent.com/HunyuanVideo的应用场景电影和视频制作：用HunyuanVideo生成特效场景，减少绿幕拍摄和后期特效制作的成本和时间。音乐视频制作：自动创建与音乐节奏和情感相匹配的视频内容，为音乐视频提供创新的视觉元素。游戏开发：为游戏中的剧情和过场动画生成动态背景，提升游戏的沉浸感和故事性。广告与营销：快速生成与产品特性和品牌信息相匹配的动态广告，提高广告的吸引力和转化率。教育与培训：模拟复杂的手术过程或紧急情况，为医学生和专业人员提供无风险的培训环境。 
