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title: "HunyuanVideo"
description: "腾讯开源文生 / 图生视频 DiT：提示词（及可选参考图）进，视频出。WorldFoundry 原生配方默认 720×1280、129 帧；runner 一致性仍为 pending。"
modelId: "hunyuanvideo"
pageSource: authored
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HunyuanVideo 是腾讯的开源视频基础模型：同一套约 130 亿参数的扩散 Transformer 做文生视频和图生视频。运行时生成器以高斯噪声加 MLLM 文本条件为输入，在因果 3D VAE 潜空间上去噪，再解码成图像或视频。

<ModelPaperFigures modelId="hunyuanvideo" locale="zh" />

论文为 [HunyuanVideo: A Systematic Framework For Large Video Generation Model](https://arxiv.org/abs/2412.03603)（arXiv, 2024）。专业人工评测使用 1,533 条 prompt、每个 prompt 仅推理一次、60 多名评估人员；综合指标上优于 Runway Gen-3、Luma 1.6 和 3 个中文社区表现最好的视频生成模型，运动质量尤为突出。该对比基于高质量版本，与已发布的 fast 版本不同。这些是上游数字，不是 WorldFoundry scorecard。

同一套栈也可以跑 HunyuanVideo-I2V：用 token replace 重建并写入参考图，将 MLLM 语义图像 token 与视频潜变量拼接后做全注意力计算。

<ModelCommandBuilder modelId="hunyuanvideo" locale="zh" />

## 架构

HunyuanVideo 在因果 3D VAE 压缩后的时空潜空间上去噪。文本提示由大语言模型编码为条件；生成模型以高斯噪声和该条件为输入，输出隐变量，再由 3D VAE 解码器还原为图像或视频。

<figure className="wf-recipe-media is-diagram">
  <DocsImage src="/models/hunyuanvideo/overall.png" alt="HunyuanVideo 整体架构：因果 3D VAE、大语言模型文本编码与潜空间扩散" />
  <figcaption>HunyuanVideo 整体架构：因果 3D VAE、大语言模型文本编码与潜空间扩散</figcaption>
</figure>

骨干是带 Full Attention 的 Transformer，采用「双流到单流」结构：视频与文本 token 先经独立 Block 学习各自的调制，再拼接后在后续 Block 中融合。

<figure className="wf-recipe-media is-diagram">
  <DocsImage src="/models/hunyuanvideo/backbone.png" alt="双流到单流 Transformer 骨干，用于统一的图视频生成" />
  <figcaption>双流到单流 Transformer 骨干，用于统一的图视频生成</figcaption>
</figure>

### 文本编码器

文本编码器是预训练的 Decoder-Only 多模态大语言模型，而不是 CLIP 或 T5-XXL。它可以跟随写在用户提示前的系统指令。由于 MLLM 使用因果注意力，官方额外加入双向 token 优化器以增强文本特征。

<figure className="wf-recipe-media is-diagram">
  <DocsImage src="/models/hunyuanvideo/text_encoder.png" alt="带双向 token 优化器的 MLLM 文本编码器" />
  <figcaption>带双向 token 优化器的 MLLM 文本编码器</figcaption>
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### 因果 3D VAE

CausalConv3D VAE 将像素空间视频与图像按时间 4 倍、空间 8 倍、通道 16 压缩，使扩散 Transformer 能在源分辨率和帧率下、于潜空间中运行。

<figure className="wf-recipe-media is-diagram">
  <DocsImage src="/models/hunyuanvideo/3dvae.png" alt="CausalConv3D VAE：时间 4 倍、空间 8 倍压缩，16 通道潜空间" />
  <figcaption>CausalConv3D VAE：时间 4 倍、空间 8 倍压缩，16 通道潜空间</figcaption>
</figure>

用户提示的风格和长度差异很大，因此用微调后的 Hunyuan-Large 做 Prompt 改写。正常模式更贴近用户意图；导演模式补充构图、光照和镜头运动，视觉质量更高，但有时会丢掉部分语义。

### 图生视频

HunyuanVideo-I2V 沿用上述结构，并用 token replace 写入参考图：MLLM 给出的语义图像 token 与视频潜变量拼接后，在图文两个模态上做全注意力计算。

<figure className="wf-recipe-media is-diagram">
  <DocsImage src="/models/hunyuanvideo/i2v_backbone.png" alt="HunyuanVideo-I2V 架构：用 token replace 将参考图写入视频生成过程" />
  <figcaption>HunyuanVideo-I2V 架构：用 token replace 将参考图写入视频生成过程</figcaption>
</figure>

## 推理

官方推理覆盖文生视频与图生视频，分辨率 540p 与 720p（推荐），129 帧，画幅 9:16、16:9、4:3、3:4 与 1:1。batch size 为 1 时，720×1280×129 峰值显存 60GB，544×960×129 为 45GB；I2V 720p 同样记为 60GB。官方在单张 80GB GPU 上测试，并建议用 80GB 以获得更好质量。I2V 若追求更稳，可打开 `--i2v-stability` 并将 flow-shift 设为 7.0；若追求更强动态，则关闭 stability、flow-shift 设为 17.0。FP8 T2V 权重大约节省 10GB 显存。

WorldFoundry 原生文生视频配方（`HunyuanVideoT2VPipeline`）默认为 **720×1280、129 帧、50 步、24 fps、guidance 6.0**。图生视频（`HunyuanVideoI2VPipeline`）沿用同一几何，除非你覆盖 height / width / frames。必填输入是 `prompt`；图生视频还需要参考 `image`；`actions` 是 seed。产物：`hunyuanvideo-t2v.mp4` / `hunyuanvideo-i2v.mp4`。

## 在 WorldFoundry 中

文生视频与图生视频都是声明式的原生扩散配方，由共享 runner 组装，不用上游 CLI。启动 `worldfoundry-eval run hunyuanvideo-t2v`，或对应的 `hunyuanvideo-i2v`。权重是 `tencent/HunyuanVideo` 与 `tencent/HunyuanVideo-I2V`（卡片 license 为 `other`）。集成已记录；runner 与 demo 一致性仍为 pending，所以命令能跑不等于本工作区已有 checkpoint 驱动的 GPU 产物。使用统一环境 `worldfoundry-unified-cu128`，并在本地就位权重。官方 720p / 129 帧任务面向 80 GB 级 GPU；只有接受论文里的 540p / FP8 折中时，才往下规划。

## 最小评测

文生视频片段走 [VBench](/zh/docs/evaluation/benchmark-hub/vbench) 的 `custom_input` / `aesthetic_quality`，读 `aesthetic_quality`。runner 一致性仍为 pending；命令能启动不等于已验证 GPU 产物。

<ModelRelatedRecipes modelId="hunyuanvideo" locale="zh" />