腾讯开源混元版Sora视频生成模型
今天,我再次置身于腾讯混元发布会现场。说起来,上个月5日他们刚宣布开源大语言模型混元Large与3D模型Hunyuan3D-1 0,仅仅一个月后,团队就从深圳转战北京,邀请众多老朋友,召开了这场私密闭门会议。而此次的主角——被无数用户翘首以盼的腾讯混元视频生成模型,也在现场直接宣布开源。 腾讯,终于
今天,我再次置身于腾讯混元发布会现场。说起来,上个月5日他们刚宣布开源大语言模型混元Large与3D模型Hunyuan3D-1.0,仅仅一个月后,团队就从深圳转战北京,邀请众多老朋友,召开了这场私密闭门会议。而此次的主角——被无数用户翘首以盼的腾讯混元视频生成模型,也在现场直接宣布开源。
腾讯,终于活成了马斯克心中那个OpenAI本该有的样子。
正好,我已经抢先体验了一周,测试了数百个案例。先给出结论:偏科战神。强的地方强到极致,弱的地方也确实需要补强。但瑕不掩瑜,综合来看,在闭源阵营中它可以排到T1梯队,而在开源AI视频领域,它就是无可争议的T0。
开源地址在这里:https://github.com/Tencent/HunyuanVideo
普通用户也可以前往腾讯元宝APP,在AI应用中找到这个视频模型。目前可能仍需申请体验资格,不过从群友反馈来看,腾讯的审核速度相当快,有的人刚提交申请,没多久就收到了通过通知。

先放几个我生成的案例,再展开细聊。
这是一个很有意思且非常特别的模型。
如果让我总结混元视频模型的三大核心特点,那就是:超强的真实质感、极强的语义理解、以及自带的镜头切换能力。一个一个来说。
一、超强的真实质感
不得不说,混元在真实感上带来的冲击,有点像当年Flux面世时的惊艳——光影、质感、色彩,都让你感觉这根本不是AI生成的,而是实拍的现实画面。更难得的是,它几乎完全没有AI视频常见的“柳絮抖动”问题,画面稳得离谱。
举个例子:两个女人面对面哭泣。你看着画面,就像在观看电视剧。下属与老板争吵的场景同样如此,光影和稳定性强到有些惊人。
除了现代题材,古装场景更是真实到难以置信。比如:长焦特写,一位紫衣宫女在月下绣花。银光洒在锦缎上,针线穿梭。后景是雕花窗棂,氛围静谧优雅。说实话,我愿称之为最具“电视剧质感”的AI视频大模型——这是第一次,看到中国古装、服化道与真实质感能结合到如此程度的作品。不只是国内场景,外国人的真实质感也极强,就像拍摄的,而非生成的。
但是——但是来了。混元的写实质感可以拉满,说它是目前的No.1也不为过。但它偏偏是个“偏科战神”:一旦脱离超写实去做奇幻风格或2D、3D方向,那个审美……有些一言难尽。就像一个学生向你炫耀语文考了149分,你问他英语多少分,他支支吾吾半天不肯说。
另外还有一点必须单独夸奖:跑过AI视频的人都知道,画面中人物脸部占比较小时,很多模型都会糊脸,五官全混成一团。但在混元生成的数百个案例里,我见过很多脸部占比极小的场景,几乎都保持得相当准确,甚至能清晰看到嘴形在动。比如下面这个案例:开门的那个女人,脸部没糊,那么小的面积你都能看到她的神情和嘴形——这一点,真的太牛了。
二、很强的语义理解
混元的语义理解,在我测试过的所有AI视频大模型里,都能排到前列。
看这个提示词:一只银渐层在游乐园里奔跑,跳到一个小女孩的怀里。
看似简单,但坑很多。“银渐层”“游乐园”“奔跑”“跳”“小女孩”“怀里”——每个关键词都不好理解,更别说“跑着跑着跳到怀里”这种连贯动作了。模型需要精准识别银渐层这个特定品种的猫,理解它在游乐园复杂场景中的运动轨迹,还要精准捕捉从奔跑到跳跃的动作转换,以及跳入怀中的空间关系。这个案例能完美还原,真的很强悍。
再看这个:45度俯拍,一位紫衣女修在竹林中抚琴,琴音化作七彩音符在空中飘荡。翠竹摇曳,月光如水。
虽然那个七彩音符的设计让我想起某些古早渐变PPT,但抛开审美不谈——混元确实把“45度俯拍”“紫衣”“抚琴”以及“琴音化作七彩音符”全都还原出来了。你拿其他AI视频模型跑一遍同样的提示词,就知道精准出现七彩音符这件事有多难。
还有一个我特别喜欢的案例:星系边缘,宇宙战舰引爆反物质引擎。能量涟漪以光速扩散,撕裂周围星体。这个镜头,就是我幻想中科幻片该有的样子。而现在,AI精准地将它还原出来了——就是我心中的奇点爆炸。
当然,跑了数百个案例,翻车的情况也不少见。但整体成功率,相比我用过的其他模型,确实高出不少。不过这也带来一个副作用:有的视频,审美真的挺差。
语义理解和审美之间,其实一直需要找一个平衡点。语义理解强代表可控性强,用户对AI的干涉力度大;但一旦用户随心所欲去创作,美感就可能失去保障。典型反面案例是Midjourney——它的语义理解至今可以说是一塌糊涂,可控性也差,ControlNet说了一年也没加上。他们的理由是:如果让用户对AI的生成干涉过多,会影响审美,让东西变丑。作为一家有审美洁癖的公司,这个底线他们不愿妥协。而混元的AI视频,走到了Midjourney的反面:给用户的自由度很高,但这时候就很吃用户自己对画面的理解了。换句话说:上限很高,下限也极低。
三、可以切换镜头
混元和PixelDance是目前全世界唯二可以自主控制镜头切换的模型。
比如:广角镜头,破碎的镜子碎片漂浮在空中,每片镜子里都映照着不同的时空画面。画面中央是一位银发时空术士,他穿着暗纹长袍,双手编织时空之线。我其实没写镜头切换的关键词,但混元在理解提示词后自己切了镜。切换后的效果张力更强,而且人物、场景几乎完全一致。这个能力,很酷。
另一个案例:战场废墟中,一位士兵跪地,颤抖着手打开战友留下的信。然后镜头切换到信件的特写。远处炮火映红天际,烟尘在空中飘散。战争片风格。这次我主动写了“镜头切换”,混元理解得也很好,场景和人物的一致性堪称完美。这一点,我非常喜欢。
写在最后
AI视频这个赛道,对创业者和小公司来说一直不太友好。不友好的点在于:获取高质量数据的难度,相较文本和图像生成,高太多了。大厂的护城河,又高又深。
最关键的是,腾讯拿出自己的深厚家底,先把混元视频模型的V1版本做完了,然后——直接开源,免费赠送。这谁顶得住?
目前混元视频模型只支持文生视频,不过他们说图生视频也很快会上线,基本做完了。文本大模型、AI绘图大模型、3D生成大模型,再加上这次的AI视频大模型——如果再来一个AI声音模型,腾讯就把全系都开源了。只能说,腾讯对自己在市场中的定位和核心竞争优势,有着极度明确的认知。
这座城堡,还在向天空挺进。
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