83亿参数新SOTA！混元Video 1.5开源，推理加速87%，RTX 4090轻松跑

当Kling、Veo、Sora等闭源模型不断刷新视频生成的上限时，开源社区却在性能与效率的平衡木上艰难前行。要么模型太大难以部署，要么效果不尽人意。

ArXiv URL：http://arxiv.org/abs/2511.18870v2

这个困局，现在被打破了。

HunyuanVideo 1.5来了！它以仅83亿的轻量参数，实现了开源领域最顶尖的视觉质量和动态连贯性，更重要的是，它能在消费级GPU（例如RTX 4090）上高效运行！

两阶段高清生成框架

HunyuanVideo 1.5的核心是一个巧妙的两阶段生成管线。

第一阶段，一个83亿参数的统一扩散Transformer（Unified Diffusion Transformer, DiT）作为主力。它能同时处理文生视频（T2V）和图生视频（I2V）任务，生成480p到720p分辨率、5到10秒的初始视频。

第二阶段，一个专用的视频超分网络（Video Super-Resolution, VSR）接力，将视频分辨率提升至惊人的1080p，同时锐化细节、修正伪影，让最终画面质感大幅提升。

稀疏注意力SSTA：为长视频推理加速

长视频生成的一大瓶颈是Attention机制带来的巨大计算开销。

为此，该研究引入了一种创新的选择性滑动切块注意力（Selective and Sliding Tile Attention, SSTA）机制。

它能智能地“剪枝”，动态剔除时空维度上冗余的Token，从而大幅降低长视频序列的计算负担。

效果如何？在生成10秒720p视频时，SSTA相比FlashAttention-3，实现了端到端1.87倍的推理加速！

精准理解：更懂中文与画面细节

一个好的视频模型，不仅要画得好，更要“听得懂”。

HunyuanVideo 1.5在多模态理解上下足了功夫。它利用一个大型多模态模型实现精准的中英双语理解，并结合ByT5进行专门的字形编码。

这意味着，它不仅能理解“画一只熊猫”，还能在视频画面中准确地生成汉字或字母，解决了许多模型“文盲”的痛点。

此外，模型还能识别并理解镜头语言，比如“推镜头”、“摇镜头”等，让用户可以更精细地控制视频的动态效果。

渐进式训练：从优秀到卓越

罗马不是一天建成的，好模型也需要精心“修炼”。

HunyuanVideo 1.5采用了一套多阶段的渐进式训练策略。

预训练阶段：从文生图（T2I）开始，逐步扩展到文生视频（T2V）和图生视频（I2V），通过混合任务训练，为模型打下坚实的语义对齐、视觉多样性和时间连贯性基础。

后训练阶段：通过持续训练（CT）、监督微调（SFT）和人类反馈对齐（RLHF）三部曲，对模型进行精细打磨，显著提升了动态一致性、美学质量和人类偏好对齐度。

性能与亲民兼得

在与多个主流开源模型的GSB（Good/Same/Bad）盲测中，HunyuanVideo 1.5在文生视频和图生视频任务上均取得了压倒性的胜利，被超过100名专业評測員一致认为是新的SOTA（State-of-the-Art）。

最令人兴奋的是它的亲民性。通过模型架构优化和多种卸载技术，在生成720p、121帧的视频时，峰值显存占用仅为13.6GB。

这意味着，你只需要一张消费级的RTX 4090显卡，就能在本地畅快地体验SOTA级别的视频生成！

结语

HunyuanVideo 1.5的开源，无疑为整个AI视频生成领域注入了一剂强心针。它用一个83亿参数的轻量级模型，证明了开源社区同样能达到媲美顶尖闭源系统的性能。

通过降低技术门槛，它让更多创作者和研究者能够接触并利用先进的视频生成技术，一个全民AI视频创作的时代，或许真的不远了。