HunyuanVideo-I2V
HunyuanVideo-I2V는 Tencent에서 개발한 오픈 소스 AI 프레임워크로, 정적 이미지를 사용자 정의 가능한 모션 효과와 뛰어난 시각적 일관성을 갖춘 고품질의 동적 비디오로 변환합니다.
https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Nov 25, 2025
HunyuanVideo-I2V이란?
HunyuanVideo-I2V는 성공적인 HunyuanVideo 기반의 최첨단 이미지-비디오 생성 모델입니다. Tencent의 Hunyuan Lab에서 출시했으며, 최대 720P 해상도와 129프레임(5초) 길이의 비디오를 생성할 수 있는 AI 기반 비디오 합성의 중요한 발전을 나타냅니다. 이 프레임워크는 정적 이미지와 동적 비디오 콘텐츠 간의 격차를 해소하도록 설계되었으며 다양한 창의적 요구에 맞게 안정성과 고역학적 모션 옵션을 모두 제공합니다. 특수 비디오 효과를 위한 LoRA 훈련 기능을 포함하여 포괄적인 사용자 정의 도구가 함께 제공됩니다.
HunyuanVideo-I2V의 주요 기능
HunyuanVideo-I2V는 Tencent에서 개발한 고급 오픈 소스 이미지-비디오 생성 프레임워크로, 정지 이미지를 고품질의 동적 비디오로 변환합니다. 사전 훈련된 디코더 전용 아키텍처의 멀티모달 대규모 언어 모델을 활용하여 이미지 및 텍스트 입력에 대한 포괄적인 이해를 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 최대 720P의 고해상도 비디오 생성과 최대 129프레임(5초)의 비디오 길이를 지원하며, 안정적 및 동적 비디오 생성 모드 옵션을 제공합니다.
통합 이미지 및 비디오 아키텍처: 이미지 및 비디오의 통합 생성을 지원하는 전체 주의 메커니즘을 갖춘 Transformer 설계를 사용하여 이미지 및 텍스트 정보의 원활한 통합을 가능하게 합니다.
맞춤형 모션 제어: 안정성 설정 및 흐름 이동 매개변수를 통해 비디오 역학에 대한 유연한 제어를 제공하여 사용자가 안정적이거나 매우 동적인 비디오를 생성할 수 있도록 합니다.
고해상도 출력: 129프레임으로 최대 720P 해상도의 고품질 비디오를 생성할 수 있으며, 생성 과정 전반에 걸쳐 시각적 일관성을 유지합니다.
LoRA 훈련 지원: 사용자 정의 가능한 특수 효과를 위한 LoRA 훈련 기능을 포함하여 사용자가 특정 비디오 효과를 훈련하고 생성에 적용할 수 있도록 합니다.
HunyuanVideo-I2V의 사용 사례
디지털 콘텐츠 제작: 콘텐츠 제작자가 정적인 홍보 이미지를 소셜 미디어 및 광고를 위한 매력적인 비디오 콘텐츠로 변환할 수 있도록 지원합니다.
교육용 애니메이션: 교육용 다이어그램과 삽화를 애니메이션 비디오로 변환하여 학습 자료에 대한 이해도와 참여도를 높입니다.
특수 효과 제작: 영화 제작자와 비디오 제작자가 고유한 시각적 전환 및 애니메이션을 위한 LoRA 훈련을 통해 맞춤형 특수 효과를 만들 수 있도록 합니다.
아트 애니메이션: 아티스트가 자동화된 애니메이션을 통해 정적인 작품에 생기를 불어넣어 그림이나 삽화의 동적 버전을 만들 수 있도록 돕습니다.
장점
포괄적인 문서와 함께 오픈 소스 가용성
최대 720P 해상도의 고품질 출력
비디오 역학 및 모션에 대한 유연한 제어
LoRA 훈련을 통한 사용자 정의 가능한 효과 지원
단점
높은 하드웨어 요구 사항 (최소 60GB GPU 메모리)
Linux 운영 체제로 제한됨
최대 비디오 길이 5초 (129프레임)로 제한됨
HunyuanVideo-I2V 사용 방법
1. 시스템 요구 사항 확인: 다음 사항이 있는지 확인하십시오. 1) 720p 비디오 생성을 위한 최소 60GB 메모리(80GB 권장)의 NVIDIA GPU 2) Linux 운영 체제 3) CUDA 지원
2. 종속성 설치: 다음 명령을 순서대로 실행합니다.
1. git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo-I2V
2. cd HunyuanVideo-I2V
3. conda create -n HunyuanVideo-I2V python==3.11.9
4. conda activate HunyuanVideo-I2V
5. conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia
6. python -m pip install -r requirements.txt
7. python -m pip install ninja
8. python -m pip install git+https://github.com/Dao-AILab/[email protected]
9. python -m pip install xfuser==0.4.0
3. 사전 훈련된 모델 다운로드: 필요한 모델 가중치를 다운로드하려면 ckpts/README.md의 지침을 따르십시오.
4. 안정적인 비디오 생성: 명령 실행:
python3 sample_image2video.py \
--model HYVideo-T/2 \
--prompt "[your prompt]" \
--i2v-mode \
--i2v-image-path [입력 이미지 경로] \
--i2v-resolution 720p \
--i2v-stability \
--infer-steps 50 \
--video-length 129 \
--flow-reverse \
--flow-shift 7.0 \
--seed 0 \
--embedded-cfg-scale 6.0 \
--use-cpu-offload \
--save-path ./results
5. 동적 비디오 생성: 4단계와 유사하지만 --i2v-stability 플래그를 제거하고 보다 동적인 모션을 위해 --flow-shift를 17.0으로 변경합니다.
6. 선택 사항: 다중 GPU 병렬 처리: 다중 GPU에서 더 빠른 처리를 위해 다음을 사용하십시오.
ALLOW_RESIZE_FOR_SP=1 torchrun --nproc_per_node=8 \
sample_image2video.py [4단계와 동일한 기타 매개변수] \
--ulysses-degree 8 \
--ring-degree 1
7. 최상의 결과를 위한 팁: 1. 간결한 프롬프트 사용
2. 주요 피사체, 동작 및 선택적 배경/카메라 각도 포함
3. 지나치게 자세한 프롬프트는 피하십시오.
4. 안정적인 비디오에는 --i2v-stability 사용
5. 필요에 따라 --flow-shift를 7.0(안정적)과 17.0(동적) 사이에서 조정
HunyuanVideo-I2V 자주 묻는 질문
720p 비디오 생성을 위한 최소 GPU 메모리는 60GB입니다. 더 나은 생성 품질을 위해서는 80GB 메모리의 GPU를 권장합니다. 이 모델은 CUDA를 지원하는 NVIDIA GPU가 필요하며 Linux 운영 체제에서 테스트되었습니다.
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