腾讯版 Sora，发布即开源！

130 亿参数，成为目前参数量最大的开源视频生成模型。模型权重、推理代码、模型算法等全部上传 GitHub 与 Hugging Face，一点没藏着。

实际效果如何呢？

不瞒你们说，我真的看见一只大熊猫，在跳广场舞、吃火锅、打麻将，请看 VCR：

到底是来自四川的猫！

目前该模型已上线腾讯元宝 APP，用户可在 AI 应用中的 "AI 视频 " 板块申请试用。

API 同步开放测试，开发者可通过腾讯云接入。‍‍‍‍‍‍‍

腾讯混元视频生成主打四大特点：

超写实画质，模型生成的视频内容具备高清质感、真实感，可用于工业级商业场景例如广告宣传、创意视频生成等商业应用。

高语义一致，用户可以进行细致的刻画，例如生成主体的细节，人物概念的组合等。模型可以准确的表达出文本的内容。

运动画面流畅，可生成大幅度的合理运动，运动镜头流畅、符合物理规律，不易变形。

原生镜头转换，模型原生具备自动生成多视角同主体的镜头切换画面，增强画面叙事感。

那么实际表现能否符合描述？下面结合实例一一拆解。

首先是冲浪题材，涉及到画面大幅度运动，水的物理模拟等难点。

提示词中还特别指定了摄像头的运动，腾讯混元表现出流畅运镜的能力，只是在 " 最后定格在… " 这个要求上稍显不足。

提示词：超大海浪，冲浪者在浪花上起跳，完成空中转体。摄影机从海浪内部穿越而出，捕捉阳光透过海水的瞬间。水花在空中形成完美弧线，冲浪板划过水面留下轨迹。最后定格在冲浪者穿越水帘的完美瞬间。

镜子题材，考验模型对光影的理解，以及镜子内外主体运动是否能保持一致。

提示词中的白床单元素又加大了难度，涉及到的布料模拟，也符合物理规律。

不过人们想象中的幽灵一般没有脚，AI 似乎没学到，又或者是跳舞涉及大量腿部动作，产生了冲突。

穿着白床单的幽灵面对着镜子。镜子中可以看到幽灵的倒影。幽灵位于布满灰尘的阁楼中，阁楼里有老旧的横梁和被布料遮盖的家具。阁楼的场景映照在镜子中。幽灵在镜子前跳舞。电影氛围，电影打光。

接下来是腾讯混元视频生成主推的功能之一，在画面主角保持不变的情况下自动切镜头，据了解是业界大部分模型所不具备的能力。

一位中国美女穿着汉服，头发飘扬，背景是伦敦，然后镜头切换到特写镜头。

再来一个综合型的复杂提示词，对主角外貌、动作、环境都有细致描述，画面中还出现其他人物，腾讯混元表现也不错。

特写镜头拍摄的是一位 60 多岁、留着胡须的灰发男子，他坐在巴黎的一家咖啡馆里，沉思着宇宙的历史，他的眼睛聚焦在画外走动的人们身上，而他自己则基本一动不动地坐着，他身穿羊毛大衣西装外套，内衬系扣衬衫，戴着棕色贝雷帽和眼镜，看上去很有教授风范，片尾他露出一丝微妙的闭嘴微笑，仿佛找到了生命之谜的答案，灯光非常具有电影感，金色的灯光，背景是巴黎的街道和城市，景深，35 毫米电影胶片。

最后附上来自官方的写 prompt 小 tips：

用法 1：提示词 = 主体 + 场景 + 运动

用法 2：提示词 = 主体 ( 主体描述 ) + 场景 ( 场景描述 ) + 运动 ( 运动描述 ) + ( 镜头语言 ) + ( 氛围描述 ) + ( 风格表达 )

用法 3：提示词 = 主体 + 场景 + 运动 + ( 风格表达 ) + ( 氛围描述 ) + ( 运镜方式 ) + ( 光线 ) + ( 景别 )

多镜头生成：提示词 = [ 场景 1 ] + 镜头切换到 [ 场景 2 ]

两个动作生成：提示词 = [ 主体描述 ] + [ 动作描述 ] + [ 然后、过了一会等连接词 ] + [ 动作描述 2 ]

怎么样，你学会了吗？

更多腾讯混元生成的视频，以及与 Sora 同提示词 PK，还可以看看。

看完效果，再看看技术层面有哪些亮点。

首先从官方评估结果看，混元视频生成模型在文本视频一致性、运动质量和画面质量多个维度效果领先。

然后从目前公开资料看，腾讯混元视频生成模型还有三个亮点。

1、文本编码器部分，已经适配多模态大模型

当下行业中多数视觉生成模型的文本编码器，适配的主要是上一代语言模型，如 OpenAI 的 CLIP 和谷歌 T5 及各种变种。

腾讯在开源图像生成模型 Hunyuan-DiT 中适配的是 T5 和 CLIP 的结合，这次更进一步，直接升级到了新一代多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model）。

由此能够获得更强大的语义跟随能力，体现在能够更好地应对画面中存在的多个主体，以及完成指令中更多的细节。

2、视觉编码器部分，支持混合图片 / 视频训练，提升压缩重建性能

视频生成模型中的视觉编码器，在压缩图片 / 视频数据，保留细节信息方面起着关键作用。

混元团队自研了 3D 视觉编码器支持混合图片 / 视频训练，同时优化了编码器训练算法，显著提升了编码器在快速运行、纹理细节上的压缩重建性能，使得视频生成模型在细节表现上，特别是小人脸、高速镜头等场景有明显提升。

3、从头到尾用 full attention（全注意力）的机制，没有用时空模块，提升画面流畅度。

混元视频生成模型采用统一的全注意力机制，使得每帧视频的衔接更为流畅，并能实现主体一致的多视角镜头切换。

与 " 分离的时空注意力机制 " 分别关注视频中的空间特征和时间特征，相比之下，全注意力机制则更像一个纯视频模型，表现出更优越的效果。

更多细节，可以参见完整技术报告～‍

官网：https://aivideo.hunyuan.tencent.com

代码：https://github.com/Tencent/HunyuanVideo

模型：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo

技术报告：https://github.com/Tencent/HunyuanVideo/blob/main/assets/hunyuanvideo.pdf

—  完  —

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