腾讯HunyuanVideo-I2V的Demo视频很惊艳↓
HunyuanVideo-I2V 是腾讯混元团队最新发布并开源的图像转视频生成框架。其核心技术基于多模态大语言模型（MLLM），利用预训练的解码器结构模型作为文本编码器，增强对输入图像语义内容的理解能力，并将图像生成的语义标记与视频潜在标记相结合，以实现更全面的跨模态全注意力计算。
主要特点：
1. 多模态融合：HunyuanVideo-I2V 采用了一种独特的系统架构，整合了图像和文本模态的信息，以确保生成视频的连贯性和语义一致性。该模型通过预训练的多模态大型语言模型（MLLM）处理输入图像，生成语义图像 token，再与视频潜在 token 拼接，从而实现跨模态的全注意力计算。
2. 高效的数据处理：该模型使用 CausalConv3D 技术训练了一个 3D 变分自编码器（3D VAE），将像素空间中的视频和图像压缩到紧凑的潜在空间，显著减少了后续模型中的 token 数量，使模型能够在原始分辨率和帧率下进行训。这种设计不仅提高了模型的效率，还确保了生成视频的质量。
3. 模型参数规模：如今，HunyuanVideo-I2V 已经发展成为一个拥有 130 亿参数的模型，这使其成为目前开源视频生成模型中规模最大的之一。庞大的参数规模为模型提供了强大的表征能力，使其能够生成高质量、高真实感的视频内容。
访问：github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V
#ai创造营# #deepseek# #科技#
HunyuanVideo-I2V 是腾讯混元团队最新发布并开源的图像转视频生成框架。其核心技术基于多模态大语言模型（MLLM），利用预训练的解码器结构模型作为文本编码器，增强对输入图像语义内容的理解能力，并将图像生成的语义标记与视频潜在标记相结合，以实现更全面的跨模态全注意力计算。
主要特点：
1. 多模态融合：HunyuanVideo-I2V 采用了一种独特的系统架构，整合了图像和文本模态的信息，以确保生成视频的连贯性和语义一致性。该模型通过预训练的多模态大型语言模型（MLLM）处理输入图像，生成语义图像 token，再与视频潜在 token 拼接，从而实现跨模态的全注意力计算。
2. 高效的数据处理：该模型使用 CausalConv3D 技术训练了一个 3D 变分自编码器（3D VAE），将像素空间中的视频和图像压缩到紧凑的潜在空间，显著减少了后续模型中的 token 数量，使模型能够在原始分辨率和帧率下进行训。这种设计不仅提高了模型的效率，还确保了生成视频的质量。
3. 模型参数规模：如今，HunyuanVideo-I2V 已经发展成为一个拥有 130 亿参数的模型，这使其成为目前开源视频生成模型中规模最大的之一。庞大的参数规模为模型提供了强大的表征能力，使其能够生成高质量、高真实感的视频内容。
访问：github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V
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