如何調用 Minimax 的 API
官方網站： https://aivideo.hunyuan.tencent.com/
Hunyuan-Video 生成的視頻內容多樣且細膩，涵蓋了從人物肖像到復雜場景的廣泛應用。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先的視頻生成模型，如 Gen-3 和 Luma 1.6，以及中國市場上表現最好的商業模型。結果顯示，Hunyuan-Video 在運動動力學等方面表現出色，達到了最高的整體滿意度。這一高性能的實現得益于其獨特的數據處理和模型訓練策略。
Hunyuan-Video 使用圖像-視頻聯合訓練策略，將視頻素材精心分為五個不同的組，而圖像則分為兩組，依據各自的訓練需求進行定制。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。利用內部 VideoCLIP 模型計算視頻剪輯的 Embedding，通過余弦距離進行重復數據刪除，并應用 k-means 算法獲取概念質心，用于排序和平衡。通過這些技術手段，模型能夠在美學、運動和概念范圍內不斷優化。
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量。在訓練過程中，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量。
Hunyuan-Video 采用了統一的全注意力機制 Transformer 設計，支持圖像和視頻的統一生成。文本編碼器通過在潛在空間中提供指導信息，增強了文本與視頻生成之間的聯系。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，提升了視頻內容的表現力。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容。這一功能通過引入圖像作為視頻的第一幀并結合文本條件，確保生成的視頻與原始輸入的主題緊密貼合。
通過結合音頻信號、姿勢模板和表情模板，Hunyuan-Video 能夠實現豐富的化身動畫控制，提升角色的表現力和真實感。通過對參考圖像的編碼，以及使用多種適配器，模型能夠實現對復雜動畫的高精度控制。
