Sora还没来,但腾讯版 Sora来了
经济观察网 记者 陈月芹 距离OpenAI发布文生视频模型Sora已经过去了10个月,但至今Sora尚未对公众开放,仅面向少数专业人士进行内测。
这10个月,也给了其他国内外头部模型厂商追赶的时机,海外的Runway、Luma、Pika,国内的快手可灵、字节即梦、智谱清影相继发布文生视频模型。
12月3日,腾讯混元大模型带着最新的文生视频功能来了,并开源视频生成大模型HunYuan-Video,该模型参数量达130亿,这是当前最大的视频开源模型。
目前,HunYuan-Video已向公众和企业开放试用申请。
腾讯混元相关负责人告诉经济观察网,HunYuan-Vieo生成的单个视频最长时长为5秒,在标准模式下生成一个视频所需时间为120秒。
HunYuan-Vieo不仅能实现文生视频模型的基础能力,比如生成画面符合提示词、流畅、不易变形等,而且具备一些独特的能力。尤其是,HunYuan-Vieo能够在保持画面主角不变的情况下,自动切换镜头,这是目前业界大部分文生视频模型不具备的能力。
为了达到这些独特的能力,腾讯混元进行了专项能力的微调,包括画质、高动态、艺术镜头、手写、转场和连续动作六个方面。
腾讯混元相关负责人介绍,在生成某个指定画面上,国内外文生视频模型目前的成功率都不太高,用户需要多次“抽卡”,才能得到一个满意的画面。与相对成熟的文生图相比,文生视频的能力还在比较早期阶段。
他进一步解释原因,一方面是因为视频生成的门槛较高、技术难度大。“文生图只需要一次出一张图,而文生视频,以HunYuan-Video为例,平均帧率为129帧/秒,每一帧画面都要精准、流畅,这其实非常难。”
另一方面,文生视频开源社区还不够繁荣。开源能促进模型的发展,对于独立开发者和开源社区是一个1+1远大于2的事。这也是腾讯混元系列模型坚持开源的重要原因。
相比之下,图像生成开源社区里已经汇集了较多的独立开发者,他们依托开源模型,制作了丰富的插件、小模型等,部分也具有应用与商业价值。
开源是腾讯混元系列模型一以贯之的做法。从年初以来,腾讯已经开源了文生文、文生图和3D生成大模型。此次HunYuan-Vieo开源背后的成本或更高,腾讯混元相关负责人表示,视频生成模型所需的算力和数据消耗量,与图像生成模型之间具有指数级的差距。
据介绍,HunYuan-Vieo首个版本主要有4大特色:一是画质偏写实,二是进行大幅度动作时仍具有流畅性,三是能够理解复杂文本以及进行多主体交互;四是支持原生转场,主体保持直出的同时多镜头切换。
这背后的技术原理主要有4点:
一是建立一套超大规模数据处理系统,其中涵盖了图像和视频数据混合处理,以及文字检测、转景检测、美学打分、动作检测、动作打分、准确度检测、清晰度检测等;
二是引入多模态大语言模型作为文本编码器,能提升文生视频模型对复杂文本的理解能力;
三是采用自研的全注意力DiT(一种基于Transformer框架的扩散模型),在做到更大参数的同时,也带来更高性能。这种全注意力机制模仿了人类注意力机制,在数据处理时只集中于最相关的部分,忽略其他可见的信息,能够让文生视频模型保持主体一致的前提下,进行多镜头切换;
四是采用自研图像视频混合VAE(3D 变分编码器)提升模型细节表现,重点优化人脸占总画面的比例太小,以及高速镜头下人脸模糊、画面抖动等问题。
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