如何調(diào)用 Minimax 的 API
官方網(wǎng)站： https://aivideo.hunyuan.tencent.com/
Hunyuan-Video 生成的視頻內(nèi)容多樣且細膩，涵蓋了從人物肖像到復(fù)雜場景的廣泛應(yīng)用。以下是一些模型生成效果的例子：
Hunyuan-Video 的論文對比了全球領(lǐng)先的視頻生成模型，如 Gen-3 和 Luma 1.6，以及中國市場上表現(xiàn)最好的商業(yè)模型。結(jié)果顯示，Hunyuan-Video 在運動動力學(xué)等方面表現(xiàn)出色，達到了最高的整體滿意度。這一高性能的實現(xiàn)得益于其獨特的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練策略。
Hunyuan-Video 使用圖像-視頻聯(lián)合訓(xùn)練策略，將視頻素材精心分為五個不同的組，而圖像則分為兩組，依據(jù)各自的訓(xùn)練需求進行定制。這種分類確保了模型能夠在多個維度上進行高效學(xué)習。
使用 PySceneDetect 將原始視頻拆分為單鏡頭視頻剪輯，通過 OpenCV 的拉普拉斯算子識別清晰的起始幀。利用內(nèi)部 VideoCLIP 模型計算視頻剪輯的 Embedding，通過余弦距離進行重復(fù)數(shù)據(jù)刪除，并應(yīng)用 k-means 算法獲取概念質(zhì)心，用于排序和平衡。通過這些技術(shù)手段，模型能夠在美學(xué)、運動和概念范圍內(nèi)不斷優(yōu)化。
Hunyuan-Video 的 3D-VAE 通過 CausalConv3D 將視頻和圖像壓縮到緊湊的潛在空間中，顯著提高了視頻生成的效率和質(zhì)量。在訓(xùn)練過程中，使用從低分辨率短視頻逐漸變化到高分辨率長視頻的策略，確保了高運動視頻的重建質(zhì)量。
Hunyuan-Video 采用了統(tǒng)一的全注意力機制 Transformer 設(shè)計，支持圖像和視頻的統(tǒng)一生成。文本編碼器通過在潛在空間中提供指導(dǎo)信息，增強了文本與視頻生成之間的聯(lián)系。使用大語言模型作為文本特征提取器，提升了文本信息的表達能力。
視頻到音頻模塊通過添加同步的聲音效果和背景音樂，提升了視頻內(nèi)容的表現(xiàn)力。V2A 模型通過梅爾頻譜圖和 VAE 編碼器，在潛在空間中重建高保真的音頻信號。
圖像到視頻（I2V）功能允許用戶通過輸入圖像和字幕，生成與之匹配的視頻內(nèi)容。這一功能通過引入圖像作為視頻的第一幀并結(jié)合文本條件，確保生成的視頻與原始輸入的主題緊密貼合。
通過結(jié)合音頻信號、姿勢模板和表情模板，Hunyuan-Video 能夠?qū)崿F(xiàn)豐富的化身動畫控制，提升角色的表現(xiàn)力和真實感。通過對參考圖像的編碼，以及使用多種適配器，模型能夠?qū)崿F(xiàn)對復(fù)雜動畫的高精度控制。
