HunyuanVideo¶
Dans cet article
À propos du produit
HunyuanVideo — un modèle de génération vidéo développé par Tencent. Le système transforme les descriptions textuelles en vidéos en utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle. Son architecture est basée sur des transformeurs et des modèles de diffusion.
HunyuanVideo. Fonctionnalités principales¶
- Génération vidéo à partir de texte — convertit les descriptions textuelles en fragments vidéo de haute qualité avec un haut degré de cohérence sémantique et visuelle ;
- Architecture unifiée pour les images et les vidéos — utilise une architecture transformer avec un mécanisme Full Attention pour générer à la fois des images et des vidéos ;
- Encodeur de texte multimodal (MLLM) — améliore la compréhension du contexte et le suivi des instructions grâce à l'utilisation d'un modèle de langage multimodal pré‑entraîné ;
- Compression VAE 3D — compression efficace de l'espace pixel en utilisant CausalConv3D pour optimiser les ressources computationnelles ;
- Réécriture de prompts — amélioration automatique des requêtes utilisateur pour une interprétation plus précise des intentions ;
- Scalabilité — supporte l'opération sur un seul GPU, ainsi que l'inférence parallèle sur plusieurs GPU pour accélérer la génération ;
- Paramètres personnalisables — paramètres flexibles pour la durée, le style, la résolution et d'autres caractéristiques des vidéos créées ;
- Code open‑source — disponibilité complète du code et des poids du modèle pour la communauté de recherche ;
Fonctionnalités de déploiement¶
| ID | Nom du logiciel | Système d'exploitation compatible | VM | BM | VGPU | GPU | Min CPU (Cœurs) | Min RAM (Go) | Min HDD/SSD (Go) | Actif |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 257 | HunyuanVideo | Ubuntu 22.04 | - | + | + | + | 2 | 16 | 50 | COMMANDER |
- Temps d'installation : 15-30 minutes, y compris la configuration du système d'exploitation.
- Exigences système : Pour des performances optimales, un GPU NVIDIA avec au moins 80 GB VRAM est requis.
- Dépendances préinstallées :
- Python 3.9
- python3.9-venv (outil de création d'environnements Python isolés)
- python3.9-dev (fichiers d'en-tête et bibliothèques pour le développement)
- python3-pip (gestionnaire de paquets Python)
- NVIDIA drivers
- nvidia-docker2
- docker.io
- git
- curl
- wget
- Répertoire du projet :
/opt/HunyuanVideo.
Résolutions vidéo prises en charge :
| Résolution | 9:16 | 16:9 | 4:3 | 3:4 | 1:1 |
|---|---|---|---|---|---|
| 540p | 544×960×129 | 960×544×129 | 624×832×129 | 832×624×129 | 720×720×129 |
| 720p (recommandé) | 720×1280×129 | 1280×720×129 | 1104×832×129 | 832×1104×129 | 960×960×129 |
Commencer avec HunyuanVideo après le déploiement¶
Après paiement, une notification sera envoyée à l'adresse e‑mail fournie lors de l'inscription indiquant que le serveur est prêt à être utilisé. Elle comprendra l'adresse IP du VPS et les identifiants de connexion. Les clients de notre entreprise gèrent l'équipement via le panneau de gestion serveur et l'API — Invapi.
En accédant via le lien dans la balise webpanel, une fenêtre de connexion s'ouvrira.
Les informations de connexion peuvent être trouvées soit sous la section Info >> Tags du panneau de gestion serveur, soit dans l'e‑mail envoyé lors du déploiement du serveur :
- Lien vers l'interface de gestion HunyuanVideo avec interface Web : dans la balise webpanel ;
- Login :
root- pour l'administrateur ; - Mot de passe : fourni dans l'e‑mail.
Note
Des informations détaillées sur l'utilisation de HunyuanVideo se trouvent dans la documentation officielle du projet.
Commander un serveur avec HunyuanVideo via API¶
Pour installer ce logiciel en utilisant l'API, suivez les instructions.