Fasthunyuan

🚀 FastHunyuanモデルカード

FastHunyuanは、テキストから動画を生成するモデルです。このモデルは、HunyuanVideoを高速化したもので、6回の拡散ステップで高品質な動画をサンプリングできます。これにより、50ステップの元のHunyuanVideoと比較して約8倍の高速化が実現されています。

🚀 クイックスタート

利用方法

• Fastvideoリポジトリをクローンし、READMEに記載されている推論手順に従ってください。
• または、公式のHunyuan Videoリポジトリを使用して、シフトを17、ステップを6、解像度を720X1280X125、cfgを6より大きく設定することで、FastHunyuanの推論を行うこともできます。大きなCFGスケールは一般的に高速な動画を生成する傾向があります。

✨ 主な機能

FastHunyuanは、以下の主な機能を備えています。

• 高速化：6回の拡散ステップで高品質な動画を生成し、元のモデルと比較して約8倍の高速化を実現。
• 多様な推論方法：FastvideoリポジトリまたはHunyuan Videoリポジトリを使用して推論可能。

📦 インストール

インストールに関する詳細な手順は、FastvideoリポジトリのREADMEを参照してください。

📚 ドキュメント

モデル詳細

• 開発元：Hao AI Lab
• ライセンス：tencent-hunyuan-community
• ベースモデル：HunyuanVideo
• GitHubリポジトリ：https://github.com/hao-ai-lab/FastVideo

学習詳細

FastHunyuanは、MixKitデータセットで以下のハイパーパラメータを使用して一貫性蒸留されています。

評価

FastHunyuanの6ステップ推論と元のHunyuanの6ステップ推論の定性的な比較を以下に示します。

FastHunyuan 6ステップ	Hunyuan 6ステップ

メモリ要件

詳細は、GitHubリポジトリを参照してください。https://github.com/hao-ai-lab/FastVideo

• 推論時：単一のRTX4090でFastHunyuanの推論が可能です。現在、FastHunyuanに対してBitsAndBytesを使用したNF4およびLLM-INT8量子化推論をサポートしています。NF4量子化を使用すると、単一のRTX 4090 GPUで推論を実行でき、VRAMは20GBのみ必要です。
• Lora微調整時：最小限のハードウェア要件は以下の通りです。
  • Loraを使用した2つのGPUで、それぞれ40GBのGPUメモリ。
  • CPUオフロードとLoraを使用した2つのGPUで、それぞれ30GBのGPUメモリ。

📄 ライセンス

このモデルは、tencent-hunyuan-communityライセンスの下で提供されています。詳細はこちらを参照してください。