腾讯混元开源图生视频模型：用一张图片生成5秒“会动”的AI视频

2025年3月6日，腾讯混元正式发布并开源其图生视频模型，标志着AI视频生成技术迈入全新阶段。该模型以130亿参数规模为核心，支持用户仅凭一张图片和简短描述，即可生成5秒的个性化短视频，同时集成对口型驱动、动作模板匹配、背景音效生成等创新功能，输出画质可达2K高清，为内容创作、影视制作、游戏开发等领域带来颠覆性突破。

核心功能：从静态到动态的“一键魔法”

多模态输入与智能生成

用户上传图片后，通过文本描述画面的运动逻辑（如“头发随风飘扬”“镜头从特写拉远”），模型即可自动解析语义，生成符合物理规律的动作序列，并叠加背景音效。例如，上传汉服人物图片并输入“在张家界起舞”，模型能实现人物动态与场景光影的完美融合。

特色玩法：

对口型驱动：输入文字或音频，静态人物可精准匹配唇形和表情，“开口说话”或“唱歌”；

动作模板库：选择“跳舞”“挥手”等预设动作，一键生成角色动画；

多场景适配：支持写实、动漫、CGI等风格，可生成工业级特效视频。

技术参数与开源生态

模型基于统一的全注意力机制和3D变分自编码器（VAE）设计，采用渐进式训练策略，从低分辨率逐步提升至2K画质。开源内容包含权重文件、推理代码及LoRA训练代码，开发者可基于此训练专属衍生模型（如“头发生长特效”），进一步降低定制化开发门槛。硬件要求上，生成720p视频需至少60GB显存，推荐80GB显存的NVIDIA显卡。

技术亮点：突破视频生成的三大瓶颈

图像语义深度解析

通过多模态大型语言模型（MLLM）替代传统CLIP编码器，模型能精准捕捉图片中的细节（如人物服饰纹理、场景光影），并与文本描述深度融合，避免生成视频的“语义偏离”。

动态连贯性与物理仿真

采用CausalConv3D技术处理时空关系，确保大幅度动作（如猎豹奔跑、机器人激战）的流畅性；镜面反射、物体碰撞等场景遵循真实物理规则，显著减少画面扭曲。

多镜头语言自动化

模型支持原生镜头切换，例如在生成“汉服女子特写转全景”时，主角姿态保持一致，背景平滑过渡，这一能力在开源模型中尚属首次实现。

应用场景实测：从写实到科幻的创意落地

根据内测用户反馈，混元模型在以下场景表现突出：

影视级特效：输入“暴风雪中的蒸汽火车穿行”，黑烟与飞雪动态交互，车厢轨迹符合流体力学；

动画制作：生成宫崎骏风格“奇幻花园与小精灵”片段，色彩层次与艺术审美高度还原；

广告营销：上传产品图片并描述“360度旋转展示”，自动生成带音效的短视频，节省拍摄成本。

开发者实测案例显示，模型对复杂提示词（如“中世纪战场骑士特写转全景”）的遵循度超90%，抽卡率低于行业平均水平6。

开发者生态与行业影响

目前，模型已在GitHub（Tencent/HunyuanVideo-I2V）和Hugging Face平台开源，48小时内吸引超5000名开发者下载，GitHub星标数突破2.3万。腾讯云同步开放API接口，企业可快速集成至视频编辑、虚拟人交互等场景。此举被业界视为对Sora等闭源模型的直接挑战，推动AI视频技术从“实验室探索”转向“规模化应用”。

腾讯混元团队表示，未来将持续优化模型的长视频生成能力，并探索商业化路径，目标覆盖广告、游戏、教育等超10个垂直领域。随着开源生态的完善，AI视频创作的“全民化”时代或加速到来。