超强的AI 视频生成模型！完全免费开源，生成质量极高！HunyuanVideo 模型

📜 要求

🛠️ 依赖项和安装

首先通过下方的命令来克隆存储库：

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

我们提供了一个environment.yml用于设置 Conda 环境的文件。Conda 的安装说明可在此处获得。

我们推荐 CUDA 版本 11.8 和 12.0+。

# 1. Prepare conda environment
conda env create -f environment.yml

# 2. Activate the environment
conda activate HunyuanVideo

# 3. Install pip dependencies
python -m pip install -r requirements.txt

# 4. Install flash attention v2 for acceleration (requires CUDA 11.8 or above)
python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.5.9.post1

此外，HunyuanVideo还提供了预先构建的Docker镜像： docker_hunyuanvideo。

# 1. Use the following link to download the docker image tar file (For CUDA 12).
wget https://aivideo.hunyuan.tencent.com/download/HunyuanVideo/hunyuan_video_cu12.tar

# 2. Import the docker tar file and show the image meta information (For CUDA 12).
docker load -i hunyuan_video.tar

docker image ls

# 3. Run the container based on the image
docker run -itd --gpus all --init --net=host --uts=host --ipc=host --name hunyuanvideo --security-opt=seccomp=unconfined --ulimit=stack=67108864 --ulimit=memlock=-1 --privileged  docker_image_tag

下载预训练模型的详细信息显示在此处，或者在HuggingFace上下载【点击前往】共26G左右。

我们在下表中列出了我们支持的高度/宽度/框架设置。

cd HunyuanVideo

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

HunyuanVideo 在线使用：【点击前往】

开源项目地址

• • GitHub仓库：https://github.com/Tencent/HunyuanVideo/
  • HuggingFace模型库：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo