在AI视频生成的这场“军备竞赛”中，当绝大多数的玩家，都还在“更大模型、更强算力”这条重装甲路线上，进行着激烈的、高成本的缠斗时，一支来自腾讯混元大模型团队的“轻骑兵”，正以一种意想不到的、更为敏捷的姿态，悄然地，突入了战场。
该公司今日，正式发布并宣布全面开源其最新的视频生成模型——HunyuanVideo 1.5。
这并非又一次在生成时长或视频分辨率上的暴力拉升。
它是一次深刻的、旨在将AI视频生成，从少数拥有顶级硬件的实验室的“专利”，彻底地，下放到每一个普通开发者和创作者手中的、关于“可用性”和“普及化”的精准打击。
这场“轻骑兵”突袭的核心，是HunyuanVideo 1.5，在“性能”与“尺寸”之间，所取得的一次精妙的、堪称“工程奇迹”的平衡。
在此之前，视频生成领域的开源SOTA（State-of-the-Art，即当前最先进水平）旗舰模型，其运行的门槛，是令人望而却步的：
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其参数量，通常，需要超过20B（200亿）。
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其所需要的显卡显存，则需要超过50GB。
而HunyuanVideo 1.5，则以一种极具杀伤力的方式，彻底地，打破了这一“算力壁垒”。
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它基于当前备受关注的Diffusion Transformer（DiT）架构，但其参数量，被精简到了仅为8.3B（83亿）。
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其在本地流畅运行，所需要的最低显存，仅为14GB——这意味着，一张消费级的、主流的游戏显卡，就足以，驱动这个强大的视频生成引擎。
而这种极致的“轻量化”，并未以牺牲其核心的生成能力为代价。
HunyuanVideo 1.5，能够生成5到10秒的、高清的（具体分辨率未披露，但从演示效果看已达商用水平）视频片段。
它支持两种核心的生成方式：
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文本到视频（Text-to-Video）： 用户，只需输入一段中英文的文本描述，例如，“一个老式的手提箱，被缓缓打开，其内部，生长出了一个迷你的、充满了鲜花和苔藓的英式花园”，模型，便能精准地，理解并呈现出这一充满了想象力的、动态的过程。
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图像+文本到视频（Image+Text-to-Video）： 用户，可以上传一张静态的图片，并配上一段文本，来引导其动态化的方向。模型，能够确保其生成的视频，在色调、光影、场景、主体乃至背景的细节上，都与原始的输入图片，保持高度的一致性。
此外，该模型，还支持在写实、动画等多种不同的风格之间，进行自由的切换，甚至，能够直接地，在生成的视频画面中，渲染出清晰、准确的中英文字幕或标题。
这种“小尺寸、高性能”的实现，其背后，是腾讯混元团队，在技术上的两项关键创新：
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SSTA稀疏注意力机制： 一种创新的、能够显著提升模型推理效率的注意力算法。
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多阶段渐进式训练策略： 一种能够让模型，在运动的连贯性和语义的遵循性这两个关键维度上，达到商用级水平的训练方法。
爱力方的分析认为，Hunyuan-Video 1.5的发布和全面开源，其战略意义，已远超一次简单的产品上新。
它更像是一次深刻的“技术平权”。
在一个OpenAI的Sora和Google的Veo，这些“重装甲军团”，仍然尚未向公众，全面开放的“时间窗口”期，腾讯，通过祭出HunyuanVideo 1.5这支“轻骑兵”，以一种极其精明的方式，迅速地，抢占了“开发者生态”和“创作者社区”这个至关重要的战略高地。
当AI视频生成的能力，不再受限于用户，是否拥有昂贵的、专业级的硬件时，一个真正属于全民的、内容大爆发的“视频创作新时代”，才算真正地，拉开了序幕。
目前，这款模型，已在腾讯自家的“元宝”应用平台上，向所有普通用户，开放了体验。
同时，其完整的模型、代码和工具链，也已上传至Hugging Face和GitHub，供全球的开发者，免费下载和使用。
而这场由腾讯点燃的、关于AI视频“普及化”的闪电战，其最终，将为整个内容创作行业，带来何等深刻的、颠覆性的变革，可能才刚刚开始，被我们所真正地认识到。
