终极指南：HunyuanVideo大视频模型一键部署完整教程

2026-02-07 05:28:28作者：薛曦旖Francesca

你是否遇到过这样的场景：想要体验最新的AI视频生成技术，却被复杂的模型部署流程劝退？别担心，这篇HunyuanVideo模型部署终极指南将带你从零开始，用最简单的方式完成整个部署过程。作为腾讯推出的先进视频生成模型，HunyuanVideo能够根据文本描述生成高质量的视频内容，而本教程将为你提供最完整的模型部署解决方案。

🎯 准备工作：快速获取项目代码

首先，我们需要获取最新的项目代码。打开终端，执行以下命令：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/HunyuanVideo
cd HunyuanVideo

这个步骤只需要几分钟时间，完成后你就拥有了完整的项目代码库。接下来，让我们看看项目的核心结构：

HunyuanVideo
├── ckpts/           # 模型权重文件目录
├── hyvideo/         # 核心代码模块
├── scripts/         # 运行脚本
├── requirements.txt # 依赖包列表
└── sample_video.py  # 视频生成主程序

🚀 环境配置：一键安装所有依赖

创建一个专门的Python环境来运行HunyuanVideo：

conda create -n HunyuanVideo python==3.10.9
conda activate HunyuanVideo

然后安装PyTorch和相关依赖：

# 根据你的CUDA版本选择安装命令
# CUDA 11.8用户：
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

# CUDA 12.4用户：
conda install pytorch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 pytorch-cuda=12.4 -c pytorch -c nvidia

安装项目依赖包：

pip install -r requirements.txt

📦 模型下载：加速获取核心文件

HunyuanVideo的核心模型文件需要通过HuggingFace下载。为了提升下载速度，我们使用镜像源：

pip install "huggingface_hub[cli]"
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download tencent/HunyuanVideo --local-dir ./ckpts

小贴士：如果下载过程中断，直接重新执行命令即可继续下载，不需要从头开始。

🎨 理解模型架构：从宏观到微观

在开始生成视频之前，让我们先了解HunyuanVideo的整体架构：

这张图清晰地展示了模型的工作流程：从多模态输入（文本、图像）开始，经过编码器处理，通过扩散模型生成潜在表示，最后由解码器输出视频。整个过程就像一位专业的视频导演，将文字剧本一步步转化为生动的视觉内容。

⚙️ 核心组件配置：文本编码器设置

HunyuanVideo使用两种文本编码器来理解你的输入：

主要文本编码器：基于多模态大语言模型，能够深度理解复杂的文本描述 辅助文本编码器：基于CLIP模型，提供额外的语义理解能力

配置命令：

# 下载主要文本编码器
cd ckpts
huggingface-cli download xtuner/llava-llama-3-8b-v1_1-transformers --local-dir ./llava-llama-3-8b-v1_1-transformers

# 转换模型格式
cd ..
python hyvideo/utils/preprocess_text_encoder_tokenizer_utils.py --input_dir ckpts/llava-llama-3-8b-v1_1-transformers --output_dir ckpts/text_encoder

# 下载辅助文本编码器
cd ckpts
huggingface-cli download openai/clip-vit-large-patch14 --local-dir ./text_encoder_2

🎬 快速启动：生成你的第一个AI视频

现在到了最激动人心的时刻！让我们生成第一个AI视频：

python3 sample_video.py \
    --video-size 720 1280 \
    --video-length 129 \
    --infer-steps 50 \
    --prompt "一只可爱的猫咪在草地上玩耍，阳光明媚" \
    --flow-reverse \
    --use-cpu-offload \
    --save-path ./my_first_video

参数说明：

--video-size：设置视频分辨率（宽×高）
--video-length：视频帧数
--prompt：你的创意描述
--flow-reverse：提升生成质量的开关
--use-cpu-offload：节省GPU内存的优化选项

🔧 核心技术解析：扩散骨干网络

这张图展示了模型的核心技术——扩散骨干网络。它负责将文本描述和随机噪声融合，通过多轮迭代生成视频内容。这个过程就像画家作画：先画出大致的轮廓，然后不断添加细节，直到完成一幅精美的作品。

💻 硬件要求与优化方案

根据你的硬件条件，选择合适的配置：

硬件配置	推荐分辨率	内存需求
高配（80GB显存）	720×1280	60GB+
中配（45GB显存）	544×960	45GB
低配方案	使用CPU卸载	20-30GB

内存不足的解决方案：

启用CPU卸载：--use-cpu-offload
降低分辨率：使用544×960
使用FP8量化版本

🌐 启动Web界面：可视化操作体验

如果你更喜欢图形界面操作，可以启动Gradio Web界面：

python3 gradio_server.py --flow-reverse

启动后，在浏览器中打开提示的地址，你就可以通过网页界面输入文本描述、调整参数，并实时查看生成结果。

🛠️ 高级功能：多GPU并行加速

如果你有多个GPU，可以使用多GPU并行加速：

torchrun --nproc_per_node=8 sample_video.py \
    --video-size 1280 720 \
    --video-length 129 \
    --infer-steps 50 \
    --prompt "一只可爱的猫咪在草地上玩耍" \
    --flow-reverse \
    --ulysses-degree 8 \
    --ring-degree 1 \
    --save-path ./results