在视频生成模型多追求大参数堆料的当下，腾讯混元项目组推出的HunyuanVideo-1.5走出了一条“小而精”的差异化路线。这款仅搭载83亿参数的轻量级视频生成模型，不仅实现了开源领域顶尖的视觉质量与运动连贯性，更将运行门槛压低至消费级显卡水平，让个人开发者、中小创作者乃至中小企业都能低成本用上专业级视频生成技术。目前该模型已开源代码与权重，还接入腾讯元宝最新版，进一步降低了普通用户的使用门槛。
- 项目主页：https://hunyuan.tencent.com/video/zh?tabIndex=0
- GitHub：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-1.5
- 模型：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
核心技术突破：用“巧劲”实现轻量与高性能平衡
HunyuanVideo-1.5能以小参数达成高水准，核心在于多项针对性的技术创新，每一处设计都围绕“提升效率、优化效果”展开：
- 稀疏架构降本增效：模型采用 Diffusion Transformer（DiT）与3D因果VAE结合的架构，在空间维度实现16倍压缩、时间轴实现4倍压缩，大幅减少基础算力消耗。而创新的稀疏注意力SSTA机制更是点睛之笔，它能精准修剪冗余的时空kv块，在10秒720P视频合成场景中，相比FlashAttention-3实现了1.87倍的端到端推理加速，彻底解决了长视频序列计算量大的痛点。
- 全链路训练优化：采用多阶段渐进式训练策略，覆盖从预训练到后训练的完整流程。搭配Muon优化器后，模型收敛速度显著提升，同时在运动连贯性、画面美学质量上实现同步优化，让生成内容更贴合人类审美偏好，达到专业创作级别。
- 超分网络补全细节：内置高效少步数超分辨率网络，可将生成视频无损上采样至1080P。该网络不仅能提升画面锐度，还能智能校正生成过程中的轻微失真，让视频的细节纹理和整体质感再上一个台阶。
- 强化双语理解能力：通过专用OCR编码技术，模型原生支持中英文输入，能精准解析光影、构图等复杂语义指令，并自动转化为对应的视频生成参数，为跨语言、高精度的创作需求提供了保障。
全能创作能力：覆盖多场景视频生成需求
除了技术层面的优势，HunyuanVideo-1.5在实际创作场景中也展现出极强的实用性，无论是基础生成还是高阶创意，都能高效适配：
| 能力维度 | 具体表现 |
|---|---|
| 双模式生成 | 同时支持文生视频与图生视频，图生视频模式下能严格保持输入图像的色调、细节与风格，人物外形稳定，新增动态元素不会破坏场景协调性 |
| 精细化指令响应 | 可实现连续运镜、动作组合等复杂指令生成，支持推拉、摇移、环绕等多种运镜手法，轻松通过提示词控制视频节奏与视角切换 |
| 高品质视觉呈现 | 生成内容遵循物理规律，人物与物体运动流畅无畸变，既能还原柔性自然现象，也能精准呈现刚性物理效果；同时支持写实、动漫、复古等多种风格，还能响应大师级镜头、光影等电影级提示词 |
| 高保真文字渲染 | 可对中英文指令中指定的文字进行视频渲染，实现多种文字特效与背景的自然融合，减少后期手动调整的工作量 |
低门槛部署与使用：人人皆可玩转视频创作
HunyuanVideo-1.5最具颠覆性的亮点之一，便是大幅降低了专业视频生成技术的使用门槛，兼顾了技术开发者与普通创作者的需求：
- 亲民的硬件要求：仅需支持CUDA的NVIDIA显卡，在启用模型卸载功能时，14GB显存即可流畅运行。若显卡显存更充足，关闭卸载功能还能进一步提升推理速度，这一要求让主流消费级显卡用户都能轻松尝试本地部署。
- 多元的使用路径：普通用户无需复杂配置，通过腾讯元宝最新版就能直接体验——输入文字描述或上传图片添加指令，就能快速生成视频；企业用户和技术开发者则可通过GitHub仓库下载代码与权重，进行本地化部署和二次开发，适配商业化创作、技术研究等更多定制化场景。
- 轻量化推理优化：模型集成了模型蒸馏、Cache优化等技术，在降低硬件门槛的同时，进一步减少推理阶段的资源消耗，让本地运行时的卡顿、延迟问题得到有效缓解。
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