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HunyuanVideo-1.5 是一款视频生成模型，仅需 83 亿个参数即可实现顶级画质，显著降低了使用门槛。它可在消费级 GPU 上流畅运行，让每一位开发者和创作者都能轻松上手。代码和模型已经开源，感兴趣的小伙伴可以试用起来！
强指令响应
原生支持中英文输入，可解析复杂语义（如光影、构图等），自动映射至视频参数，支持连续运镜、文字渲染、动作组合及多样指令生成。
Prompt: 俯视角度，一位有着深色，略带凌乱的长卷发的年轻中国女性，佩戴着闪耀的珍珠项链和圆形金色耳环，她凌乱的头发被风吹散，她微微抬头，望向天空，神情十分哀伤，眼中含着泪水。嘴唇涂着红色口红。背景是带有华丽红色花纹的图案。画面呈现复古电影风格，色调低饱和，带着轻微柔焦，烘托情绪氛围，质感仿佛20世纪90年代的经典胶片风格，营造出怀旧且富有戏剧性的感觉。
流畅运动生成
生成人物与物体运动流畅自然，无畸变，遵循物理规律，涵盖快速镜头与动态场景。
Prompt: 画面中的人跳了起来，四肢张开
电影美学
生成真实质感视频，支持电影级提示词（如大师级镜头、构图、光影），在画面质量、静态美学与运动效果上均达到影视水平。
提示：手持镜头拍摄，相机对焦于悬挂在绿色墙面上的挂钟，镜头略微晃动。秒针平稳地扫过钟面，钟在墙上投射的影子随着镜头的移动而微妙地变化。
文字渲染
支持对中英文指令中指定的文字进行高保真视频渲染，可实现多种文字特效与背景的自然融合
Prompt: 赛博朋克风格的夜晚街角，一个巨大的招牌上， "Hunyuan Video 1.5" 的霓虹灯管轮廓已经安装好。镜头推进，霓虹灯从"H"开始，伴随着'滋滋'的电流声，每个字母依次亮起粉紫色的光芒，直到全部点亮，照亮了潮湿的街道。赛博朋克，城市美学
物理规律遵循
可精准生成柔性自然现象和刚性物理效果，赋予场景沉浸式的真实感与生命力。
提示：一只手慢慢地将一个完好的汽水罐压扁。
运镜控制
支持推拉、摇移、环绕等多种运镜手法，实现平滑视角切换与节奏控制，增强叙事张力
Prompt: 圣诞节的家中，小女孩靠着妈妈听妈妈读书，背景是下着雪的窗外，镜头缓慢下移，一只可爱的长毛小白猫戴着圣诞帽趴在温暖的地摊上
支持多种风格
支持各种视觉风格，如写实、动漫、复古或电影级美学，并保持风格一致性
提示：一个小女孩背着色彩鲜艳的手提包，在花园里蹦蹦跳跳。视频采用黏土动画风格。
相关链接
主页：https://hunyuan.tencent.com/video/zh?tabIndex=0 模型：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5 Github：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5 ComfyUI：https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI LightX2V：https://github.com/ModelTC/LightX2V
模型概述
轻量化高性能架构：HunYuan Video 1.5采用统一的Diffusion Transformer架构，整合三大核心技术以实现高性能视频生成。通过8.3B参数的轻量化设计与3D因果VAE编解码器，模型实现了空间16倍、时间4倍的高效压缩，以最小参数量激发强大性能。同时，创新的SSTA（选择性滑动分块注意力）机制通过动态剪枝冗余时空数据，显著降低长序列生成的计算开销，实现高效推理。在理解层面，模型结合增强型多模态大模型与专用文本编码器，精准解析中英文指令并强化视频中文本元素的生成准确性，最终实现高质量、高保真的文生视频与图生视频任务。
视频超分增强系统：引入视频超分增强系统，支持将低分辨率结果高效上采样至1080p高清视频。该系统在潜空间中通过训练专用上采样模块，有效避免传统插值导致的网格伪影，在增强画面锐度与质感的同时修复畸变，实现视觉质量的显著提升。
全链路训练优化：采用多阶段渐进式训练策略，覆盖预训练至后训练全流程，结合Moun优化器加速模型收敛，全面优化运动连贯性、美学质量及人类偏好对齐，达成专业级内容生成效果。
推理加速工程：集成模型蒸馏、Cache优化等关键技术，大幅提升推理效率，显著降低推理资源消耗。
系统要求
硬件要求
GPU：支持 CUDA 的 NVIDIA GPU
最低GPU显存要求：14 GB（启用模型卸载功能后）
注意：以上内存需求是在启用模型卸载功能的情况下测得的。如果您的 GPU 内存充足，您可以禁用卸载功能以提高推理速度。
软件需求
操作系统：Linux Python：Python 3.10 或更高版本 CUDA：与您的 PyTorch 安装兼容的 CUDA 版本
使用教程
可以参考如下链接：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
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