腾讯开源了当下最为强大的类 Sora 文生视频模型——HunyuanVideo（混元）。此模型拥有 130 亿参数，是目前参数最大的开源视频模型呢。
它具备诸多技术特性，像物理模拟、一镜到底，文本语义还原度极高，动作一致性很强，色彩分明且对比度高。尤为重要的是，混元能够生成带音乐的视频，而这是许多顶级视频模型都不具备的功能。
实话实说，从腾讯展示的 demo 视频来看，其效果根本不逊色于 Luma、可灵、海螺、Runway 等一线商业视频模型，甚至在一些细节方面更为出色。但腾讯却直接将其开源了，着实展现出了财大气粗办大事的风范。
开源地址为：
https://github.com/Tencent/HunyuanVideo/tree/main?tab=readme-ov-file
还有笑脸地址：
https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo
此外，腾讯还展示了能生成背景音乐的视频，目前能提供此功能的只有谷歌和 Meta 的视频模型。
基本上国外网友对腾讯这个视频模型评价很高，一水的 So Cool Good~~
这是一个非常疯狂的视频模型呢。它仿佛拥有着无尽的魔力，能够创造出各种令人惊叹的画面。
从逼真的写实场景到奇幻的敦煌风格，从温馨的小女孩火柴故事到壮阔的骆驼商队景象，每一个视频都仿佛是一个独立的世界，让人沉浸其中，难以自拔。
它的强大之处不仅仅在于能够生成各种不同风格的视频，更在于它能够精准地捕捉每一个细节，让每一个画面都仿佛是真实存在的一样。真的是太疯狂啦！
腾讯的混元视频实在是令人惊叹不已呀。它在实时唇同步方面表现得极为出色，每一个细微的动作和表情都能精准地与语音相匹配，仿佛是真人在演绎一般。
无论是那灵动的嘴唇开合，还是那丰富的表情变化，都达到了前所未有的新高度。这种高度的精准度和逼真度，让观看者仿佛身临其境，沉浸在视频所营造的世界中。真的是让人不得不对腾讯的技术实力赞叹不已呢。
AI 生成的视频似乎正在展现出强大的超越力量呢。如今，随着技术的不断进步，AI 生成的视频在画面质量、情节创意等方面都取得了令人瞩目的成就。
或许在不久的将来，传统电影真的会逐渐成为过去式吗？那些曾经由演员们精心演绎、耗费大量时间和精力拍摄而成的电影，在 AI 生成视频的冲击下，是否会逐渐失去其独特的魅力呢？这是一个值得我们深思的问题呀。
我此刻真是迫不及待呀，就特别想把我最为喜爱的那部电影里那个糟糕的演员给替换掉，换成我内心真正喜欢的人。不仅如此，还想把那些不太好的场景也一并替换掉，让整个电影更加完美。
甚至对于那些希望能够再长一些的经典电影，我也希望能给它们加上额外的一小时，而神奇的 AI 将会帮我实现这一切。
仿佛 AI 就像是一个魔法棒，能让我心中对电影的完美设想变为现实，那种期待感真是难以言喻呢。
混元生成的视频品质那绝对是杠杠的，毋庸置疑。然而，对于普通开发者来说，想要在本地部署并使用它，压力可着实不小呢。
这不，已有国外网友率先使用了这个模型，他们需要 60G 的内存，仅仅生成一个 5 秒的视频，就耗费了 40 分钟的时间。
但不得不说，生成出来的视频质量那是超级棒，效果极为惊人。这也让普通开发者在面对如此高要求的部署和使用时，不禁有些望而却步，但又对混元视频的强大能力深感钦佩。
混元的架构有其独特之处哦。它是在时空压缩的潜在空间上展开训练的呢，并且借助 Causal 3D VAE 来进行压缩。对于文本提示，会用大语言模型进行编码，当作条件来使用。把高斯噪声和条件当作输入后，生成模型就能生成潜在输出啦，再通过 3D VAE 解码器把它解码成图像或视频。
Causal 3D VAE 可是一种特殊的变分自编码器呢，它不但能学习数据的分布，还能理解数据间的因果关系呢。这种模型通过编码器把输入数据压缩成潜在的表示，然后又通过解码器把这个潜在表示重构回原始数据。
传统的 VAE 能捕捉数据的统计特性，不过却会忽略时间序列中的因果关系。而 Causal 3D VAE 是专门为处理具有时间依赖性的数据而设计的。
正是因为引入了因果机制，使得潜在空间中的每个点不仅能反映当前帧的信息，还能包含对未来帧变化趋势的预测呢。这就使得生成的输出更加自然流畅，符合现实世界的物理规律啦，这也是混元视频模型具备物理模拟能力的主要原因呢。
混元可真是厉害呀，它引入了 Transformer 架构呢，还采用了 Full Attention 机制来统一图像和视频的生成呢。并且使用“双流到单流”的混合模型设计来生成视频哦。
在双流阶段，视频和文本数据被分别送进不同的 Transformer 块进行处理呢。这样的设计让模型能够独立地去学习视频和文本数据的特征表示呀，不会受到其他模态的干扰呢。视频流会通过分析帧序列中的时空信息，从而学习到视频内容的运动和变化规律呢。
而文本流则会处理文本标记，去理解语言的语义和上下文信息呢。这两个流是并行处理的，各自都专注于捕捉和学习最适合自己模态的特征呢，这对模型更准确地理解和生成相应的内容是很有帮助的呢。
在单流阶段呀，先前独立处理过的视频和文本特征被整合到一起啦，形成了一种多模态的输入呢，接着就一起被送入到后续的 Transformer 块中啦。这一步可是实现有效多模态信息融合的关键所在呢。在这个阶段呀，模型得把视觉信息和语义信息给结合起来呢，为的就是生成跟文本描述相匹配的视频内容哟。
这种融合可不简单呢，它不仅要求模型得明白每种模态的独立特征，还得理解这些特征之间那复杂的交互关系呢。
通过双流到单流的这种设计呀，混元模型就能在不同的阶段分别去处理和融合多模态信息啦，这大大提高了模型的整体性能呢。在双流阶段，模型能够独立地去学习每种模态的特征呢，而到了单流阶段，模型又能把这些特征给结合起来，生成跟文本描述相匹配的视频内容啦。
目前呢，腾讯已经开放了混元视频模型的试用申请渠道啦，很快就会发布在线产品啦，有兴趣的小伙伴可以去申请哦~
申请试用的地址是：
https://video.hunyuan.tencent.com/appointment/goodcase
并且要说明哦，本文素材来源腾讯混元，要是有侵权的情况呢，请及时联系删除哦。
