最近，腾讯开源了目前最强的类Sora混元视频生成大模型（HunYuan-Video）。模型参数量130亿，具备物理模拟、一镜到底、文本语义还原度高、动作一致性强、色彩分明、对比度高等技术特性。
腾讯混元视频生成模型HunYuan-Video是一款突破性的视频生成模型，提供超写实画质质感，能够在真实与虚拟之间自由切换。它打破了小幅度动态图的限制，实现完整大幅度动作的流畅演绎。
HunYuan-Video具备导演级的运镜效果，具备业界少有的多视角镜头切换主体保持能力，艺术镜头无缝衔接，一镜直出，展现出如梦似幻的视觉叙事。同时模型在光影反射上遵循物理定律，降低了观众的跳戏感，带来更具沉浸感的观影体验。模型还具备强大的语意遵从能力，用户只需简单的指令即可实现多主体准确的描绘和流畅的创作，激发无限的创意与灵感，充分展现AI超写实影像的独特魅力。特点如下：
- 卓越画质：呈现超写实的视觉体验，轻松实现真实与虚拟风格的切换。
- 动态流畅：突破动态图像的局限，完美展现每一个动作的流畅过程。
- 语义遵从：业界首个以多模态大语言模型为文本编码器的视频生成模型，天然具备超高语义理解能力，在处理多主体及属性绑定等生成领域的难点挑战时表现出色。
- 原生镜头转换：多视角镜头切换主体保持能力，艺术镜头无缝衔接，打破传统单一镜头生成形式，达到导演级的无缝镜头切换效果。
混元架构介绍：
混元在时空压缩的潜在空间上进行训练，并通过Causal 3D VAE进行压缩。文本提示则使用大语言模型进行编码，并用作条件。将高斯噪声和条件作为输入，生成模型生成潜在输出，通过3D VAE解码器将其解码为图像或视频。
Causal 3D VAE是一种特殊的变分自编码器，不仅能够学习数据的分布，还能够理解数据之间的因果关系。这种模型通过编码器将输入数据压缩成一个潜在的表示，然后通过解码器将这个潜在表示重构回原始数据。Causal 3D VAE特别设计用来处理具有时间依赖性的数据，通过引入因果机制，确保潜在空间中的每个点不仅反映了当前帧的信息，还包含了对未来帧变化趋势的预测。
混元还引入了Transformer架构，并采用Full Attention机制来统一图像和视频生成。使用“双流到单流”混合模型设计来生成视频。
在双流阶段，视频和文本数据被分别送入不同的Transformer块进行处理。这种设计允许模型独立地学习视频和文本数据的特征表示，而不受其他模态的干扰。视频流通过分析帧序列中的时空信息，学习到视频内容的运动和变化规律。文本流则通过处理文本标记，理解语言的语义和上下文信息。两个流并行处理，各自专注于捕捉和学习最适合自己模态的特征，这有助于模型更准确地理解和生成相应的内容。
在单流阶段，经过独立处理的视频和文本特征被合并，形成一种多模态的输入，然后一起输入到后续的Transformer块中。这一步骤是实现有效多模态信息融合的关键。在这一阶段，模型需要将视觉信息和语义信息结合起来，以生成与文本描述相匹配的视频内容。
通过双流到单流的设计，混元模型能够在不同的阶段分别处理和融合多模态信息，这提高了模型的整体性能。在双流阶段，模型能够独立地学习每种模态的特征，而在单流阶段，模型能够将这些特征结合起来，生成与文本描述相匹配的视频内容。
