AI交流(进群备注:hunyan video)

hunyan video 是腾讯公司于2024年开源的一个重量级视频生成模型,拥有约13亿参数(原介绍为130亿,可能存在拼写错误),是目前最大的开源视频生成模型之一。该模型通过文本或图像生成高质量视频,尤其在图像质量、动态流畅性和语义理解方面表现优异。支持多模态大语言模型作为文本编码器,并采用3D VAE技术进行数据压缩。生成的视频质量可媲美电影级,支持多角度镜头自动切换,尤其对中国风格内容有较强表现力。用户可通过官网或元宝APP在线体验,或通过GitHub下载代码和模型权重自行部署。
hunyan video的特点:
- 1. 支持多模态大语言模型(MLLM)作为文本编码器,提升语义理解和文本-视频对齐
- 2. 采用3D VAE技术,高效压缩数据以优化性能
- 3. 具备智能提示词改写功能,帮助优化输入文本
- 4. 生成的视频质量接近电影级,支持多角度镜头自动切换
- 5. 对中国风格内容有较强表现力,适合相关文化和美学创作
- 6. 支持高达720p x 1280p的分辨率
hunyan video的功能:
- 1. 文本到视频生成:通过输入文本描述生成高质量视频
- 2. 图像到视频生成:将静态图像转换为动态视频
- 3. 社交媒体内容创作:如TikTok、Instagram Reels、YouTube Shorts
- 4. 电影级内容创作:用于短片、广告等
- 5. 艺术表达:生成具有艺术风格的视频内容
- 6. 商业广告:快速生成高质量广告视频
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Forgetting Transformer (FoX)开源 – 改进的Transformer,增强长文本处理
Forgetting Transformer (FoX) 是一种改进的 Transformer 模型,通过在 Softmax 注意力机制中加入遗忘门,增强了处理长文本和序列任务的能力。它的设计目标是提升长文本建模、长度外推和短文本任务的性能,同时保持长上下文处理能力,并解决标准 Transformer 缺乏显式数据依赖遗忘机制的问题。FoX 通过数据依赖的方式下调未归一化的注意力分数,命名为“遗忘注意力”(Forgetting Attention)。研究表明,FoX 在长上下文语言建模、长度外推和短上下文下游任务上优于标准 Transformer,而在长上下文下游任务上表现相当。此外,FoX 兼容 Flash Attention 算法,且无需位置嵌入,保留了 Transformer 相对于循环序列模型(如 Mamba-2、HGRN2 和 DeltaNet)在长上下文能力上的优势。
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