声明:本文来自于微信公众号 AI新榜，作者:卷毛 月山橘，授权站长之家转载发布。

一只戴着红色围巾的企鹅闯进了火热的AI视频战场。

刚刚，腾讯混元发布了AI视频生成大模型。

腾讯混元文生视频官网:https://aivideo.hunyuan.tencent.com

AI文生视频功能已经在腾讯元宝上线，大家可以点击“腾讯元宝App-AI应用-AI视频”来申请试用。企业客户可通过腾讯云提供服务接入，API同步开放内测申请。

腾讯元宝AI视频页面

据官方数据，与国内外多个顶尖模型的评测对比显示，混元视频生成模型在文本视频一致性、运动质量和画面质量多个维度效果领先，在人物、人造场所等场景下表现尤为出色。

更夸张的是，混元视频生成模型的参数量达130亿，腾讯直接对外开源了，包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型，企业和个人开发者可以在Hugging Face、Github上免费使用和开发生态插件。

这可是目前最大的视频开源模型。市面上免费的AI视频产品很少，腾讯这把还是太豪了。

近几个月来，海内外闭源的AI视频模型已经卷到飞起，腾讯这时候开源的模型效果究竟如何?

“AI新榜”参与了最近混元视频的小范围内测，已经上线的文生视频默认生成时长为5秒，支持中英文双语输入，可以选择多种视频尺寸和清晰度，该有的基本功能都有了。

腾讯混元文生视频网页端:https://video.hunyuan.tencent.com/

根据我们的测试案例来看，混元视频模型擅长写实的视觉风格，对于提示词的理解遵循比较出色，运动幅度也比较大，画面质量在一众AI视频产品中位于前列。

尤其令人惊喜的是，混元视频原生支持多镜头切换，可以在5秒内保持同一主体自动切镜。

基于混元视频，我们生成了这条AI猫猫泡温泉的短视频，有没有萌到你呢?

头号AI玩家，赞11

以下是我们更详细的关于混元文生视频的实测案例，欢迎在评论区和我们分享你的看法。

ps.关注“AI新榜”公众号，后台回复关键词“混元视频”，可获取我们的完整测试文档。

混元文生视频五大能力实测

我们从视觉风格、语义理解、运动表现、运镜和文字生成5个方面，对混元文生视频进行了实测。

1. 视觉风格

先来看看混元在面对多元化风格提示词的适应性和表现力，官方预设的风格包括写实、动画、电影、黑白和赛博朋克。

一位正在弹钢琴的小女孩，背后挂满星星灯，温暖的家庭客厅，摆满了圣诞装饰，镜头从小女孩的背后平移环绕到侧面，特写与中景交替，柔和暖光，童话般梦幻。

乍一看，这个例子很像现实拍摄的场景，除了“星星灯”的位置不对以外，整体的光影和氛围感很真实、温馨，小女孩的手指也未出现畸变，运镜很平稳。

圣诞老人坐着雪橇滑行在下着雪的街道，街道两旁是乐高积木搭建的房屋，屋顶上覆盖着厚厚的积雪，全景镜头，镜头略微推近，乐高动画风格，具有乐高积木的独特质感。场景中充满了童趣和幻想，展现出一个充满欢乐和奇迹的圣诞节。

乐高动画风格的圣诞创意街景非常生动，甚至雪橇的运动还模拟出了乐高积木坚硬的感觉。

卓别林正在流水线上忙碌地工作，双手拿着扳手不停地拧螺丝，使用黑白电影风格拍摄，默片，老电影，中景， Static High-quality Black and white

黑白风格的画面还有胶片特有的颗粒感，卓别林的形象也比较准确，不过现实中其他名人或IP形象为避免侵权是无法生成的，比如马斯克、Hellokitty。

总的来说，混元基本能在呈现特定艺术风格和元素的同时，保持画面的整体美感与和谐性，但整体效果仍偏写实。

2. 语义理解

文生视频最关键的部分就是提示词，不仅关系到生成视频的视觉一致性，也决定着最终生成内容能否满足创作者的预期表达。

一般来说，建议大家输入具体的、结构化的提示词，包括主体特征、场景描述、情感氛围、光线运用和运镜控制等，可以参考以下格式:

用法1:提示词 = 主体+场景+运动

用法2:提示词=主体（主体描述）+场景(场景描述)+运动(运动描述)+(镜头语言)+(氛围描述)+(风格表达)

用法3:提示词 = 主体+场景+运动 + （风格表达） + (氛围描述) + (运镜方式) + (光线) + (景别)

懒得想提示词的话，我们创建了一个优化AI视频提示词的智能体，有需要的玩家可以移步腾讯元宝使用。

https://yuanbao.tencent.com/bot/app/agent/HJbwskepImvE

据腾讯介绍，混元视频模型在技术上引入多模态大模型作为文本编码器，可以更好地理解复杂文本，emoji都能理解，一两百字的提示词不在话下，但是目前5秒时长不建议写这么长。

混元本身也提供了两种优化提示词的模式:Prompt增强和导演模式。

Prompt增强旨在增强视频生成模型对用户意图的理解，从而更准确地解释所提供的说明。

导演模式会增强对构图、光照和摄像机移动等方面的描述，倾向于生成具有更高视觉质量的视频，但这种强化有时也可能会导致丢失一些语义细节。所以大家还要具体需求来选择使用。

像这个小女孩抱着发光熊的例子就开启了导演模式，自动增加了前后移动的运镜效果，泰迪熊的光效柔和自然，小女孩的动作逻辑也很合理。

一个小女孩在温馨的卧室，穿着睡衣抱着一个发光的泰迪熊，梦幻童话风。

而下面这两个提示词本身比较详细，没有开启导演模式。

一棵完全由巧克力制成的圣诞树，巧克力呈现出不同深浅的棕色和奶油色，顶上有巧克力小星星，表面光滑，质感细腻。创意广告风格，3D效果逼真，色彩鲜明，对比强烈，突出巧克力的质感和细节。背景色为纯白色，可以有轻微的阴影效果，镜头缓慢旋转，环绕巧克力圣诞树进行360度展示。

日漫风格，动画，一个10岁左右的中国小女孩，黑色短发，面容可爱，穿着红色连衣裙和白色运动鞋。她坐在时光机上，脸上露出兴奋和好奇的表情。时光机启动后开始加速，穿越时空隧道。隧道内的光线和色彩不断变化，形成流动的光影效果。镜头从时光机的侧面缓慢跟随，捕捉时光机启动和加速的全过程。场景充满未来感和奇幻氛围，传递出一种冒险和探索的感觉。

可以看到，混元对于复杂的提示词理解还是比较到位的，关键信息都表现出来了，部分细节略有缺失或不一致。

3. 运动控制

AI能否根据提示词准确再现主体和场景的动作特征，是否具备真实、自然、流畅的物理表现力，是目前AI生成视频模型的一大难题。同时，运动表现也是衡量画面连贯性的重要标准，细腻流畅的动态细节通常能大大提升画面的真实感。

动态元素常涉及主体的动作、场景的变化以及整体节奏的把控，这些都要求AI生成模型具备高度的物理理解能力和画面细节的动态呈现能力。

戴墨镜的老绅士，拄着拐杖缓慢走在欧洲小镇街道，两旁是咖啡馆和书店，氛围怀旧忧郁，固定镜头，自然光，晨光洒在地面。

一个老人走路的简单动作，混元对于视频主体“戴墨镜的绅士”、场景背景的欧洲小镇街道、两旁的咖啡馆与书店基本都准确呈现，与提示词中的描述一致，老人走路的步伐和拄拐动作也基本协调流畅，氛围方面确实有一种怀旧和忧郁感。

一只可爱的泰迪熊毛绒玩偶在桌面上像人一样跳舞，左右手挥动，双脚交替跳跃，然后转身向上蹦，写实风格，泰迪熊没有穿衣服，脖子上有个小小的黑色领结。

混元文生视频可以根据“[主体描述]+[动作描述] + [然后、过了一会等连接词] + [动作描述2]”的提示词格式，生成两个连贯动作。

可以看到这个视频中的小熊动作非常流畅连贯，除了转身之外，提示词提到的所有动作都完成了，并且在运动过程中保持了主体和背景的一致。

4. 运镜

自然流畅的镜头语言如推拉、平移、升降等，以及丝滑的切镜，是展现视频场景的空间感和叙事层次感的关键。

混元本身也有一个“丝滑运镜”的模式，据我们的实测，打开这个模式可以让运镜更流畅平滑，消除镜头移动中的生硬或不自然过渡。

我们在提示词里也加入了对镜头角度、移动方式、景别切换的描述，来看看生成效果。

一名穿连帽衫的涂鸦艺术家，手持喷漆罐创作壁画，城市暗巷，墙面布满色彩鲜艳的涂鸦，艺术家快速挥舞手臂喷涂，颜色渐渐覆盖墙面，街头文化风，色彩浓烈，热血且充满创造力，快速切镜，捕捉喷涂动作与画面细节交替，特写展示喷漆与颜料，中景展现完整画作。

不愧是原生支持切镜，混元准确呈现了喷涂的动作和镜头切换，喷漆和涂鸦的细节也较为细腻。

一辆复古敞篷车快速行驶在沿海公路上，一侧是湛蓝大海，一侧是悬崖峭壁，驾驶者头戴圆形墨镜和丝巾，背景风景逐渐被抛在身后，从近景切换到远景，展现海岸线的壮丽，清晨的阳光，带有些许柔和的金色光晕。

这个例子更是令人惊艳，从驾驶者的第一视角很自然地切换到驾驶者的特写，女人面部的光影明暗变化质感很强，不过墨镜上的映像是固定不变的，不太符合实际。

通常，图生视频可以更好地保持主体一致性，但需要先批量生图再生成视频，现在混元在文生视频上升级了转场切镜能力，简化了操作流程，可以进一步提高视频创作效率。

5. 文字生成

相比AI图像模型，目前AI视频模型生成文字的表现普遍不够精准，可以生成较短的英文字母和数字，而生成的中文还无法辨认。

比如混元可以生成英文“AIGC”，彩色灯效也能同时呈现，不过可控性一般，需要多次尝试。

镜头缓缓推近，一面昏暗的墙上有一个灯箱闪烁了几次，然后亮起文字“AIGC”，发出彩色的灯光，赛博朋克风格。

数字也可以生成，我们尝试用草莓来组成数字“6”，虽然草莓掉落的运动还有点问题，但数字形状是准确的。

高速镜头拍摄，把许多草莓向上抛向空中，然后镜头变成俯视拍摄，草莓落到桌面上组成了数字“6”，黑色背景，美食摄影，明亮。

总的来说，腾讯混元AI视频表现出了还不错的综合能力，中英文提示词生成的效果差不多，但也存在一些老生常谈的局限，例如细节处理失真，可控性有待提升，水墨等视觉风格还不够多样化，物理运动和镜头切换可能有不符合常理的地方。

以上是我们测试的部分案例，关注“AI新榜”公众号，后台回复关键词“混元视频”，可获取我们的完整测试文档。

腾讯想要做大AI视频生态

毫无疑问，腾讯混元的入局，让AI视频生成领域的竞争进一步升级。

从技术上看，混元视频基于跟Sora类似的DiT架构，并在架构设计上进行多处升级。混元视频还对多个专项能力进行了微调，包括画质、高动态、艺术镜头、手写、转场、连续动作等，未来将持续迭代增强可控性。

以后我们再提到海内外AI视频产品的封神榜，混元一定是其中的头号玩家。

更重要的是，腾讯选择了走开源这条路，准备将AI视频的生态越做越大。

要知道，相较于图像生成社区，目前，视频生成社区的生态尚未形成气候。一方面，图像生成领域有一批非常成熟的底层模型，并在开源环境下催生了活跃、繁荣的开发者社区。独立开发者可以基于底模和各种Lora，实现1+1>2的效果。

而主流的视频生成模型多为闭源，据腾讯介绍，视频开源模型与闭源模型差距巨大，不仅是算力、数据的巨大差距，而且领先的机构都在闭门造车，与社区脱节。

从年初以来，腾讯混元系列模型的开源速度不断加快。此前，腾讯混元已经开源了旗下文生文、文生图和3D生成大模型。

如今混元视频也全面开源，基于腾讯混元系列的开源模型，开发者及企业无需从头训练，即可直接用于推理，并能基于腾讯混元系列打造专属应用及服务，能够节约大量人力及算力，加速行业创新步伐。

在应用场景方面，腾讯混元视频生成模型已经开始在工业级商业场景发挥作用了，例如广告宣传、动画制作、创意视频生成等场景。《人民日报》、央视网、新华社等多家媒体已率先使用混元视频制作创意视频，包括《江山如此多娇》、《山水之间》等多部作品。

据腾讯透露，未来混元视频还将上线图生视频模型、视频配音模型、驱动2D照片数字人等新能力，让未来AI内容创作更加高效。

腾讯混元视频生成开源项目相关链接⬇️

代码:

https://github.com/Tencent/HunyuanVideo

模型:

https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo

技术报告:

https://github.com/Tencent/HunyuanVideo/blob/main/assets/hunyuanvideo.pdf