近兩年，生成AI無疑是頂會寵兒！5月ICLR’24公布了杰出論文獎，紐大的擴散模型研究位列其中；6月CVPR’24公布了兩篇最佳論文，也皆與生成AI有關；7月ICML’24最佳論文十篇里，SD3、Genie等基于擴散模型的生成創新同樣獲獎。

有一說一，圖生視頻這項功能本身在視頻AI領域已不新奇，但難的是生成效果好，體驗過后不難發現騰訊的開源視頻生成模型HunyuanVideo可以稱得上大模型的第一梯隊。

為了幫助大家掌握混元視頻生成大模型原理與本地部署，研夢非凡于3月27日晚（周四），邀請了大模型資深算法工程師張導師，獨家詳解《騰訊重磅開源HunyuanVideo,偉大無需多言》（AI前沿直播課NO.96），從現有開源生成模型回顧，重點講解HunyuanVideo的算法研究、本地部署演示，1節課吃透HunyuanVideo架構原理，一節課get免費的國產Sora部署！

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直播課內容概覽 01 論文背景

1. 現有開源視頻生成模型的不足及關鍵挑戰

2. HuanyuanVideo的目標

1. HunyuanVideo數據預處理

• 數據過濾

• 數據標注

1. 3D Variational Auto-Encoder

2. 統一圖像與視頻生成架構

3. 核心組件（重要）

• 雙流到單流 Transformer

• 3D 旋轉位置編碼（RoPE）

• 多尺度生成支持

1. 文本編碼器

2. Model Scaling

• Image model scaling law

• video model scaling law

1. 圖像預訓練：兩階段漸進策略

2. 視頻 - 圖像聯合訓練：多維度分桶策略

3. 漸進式課程學習

4. 圖像 - 視頻混合訓練

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導師介紹

張老師

985高校碩士畢業，現在某上市公司擔任高級算法工程師，在自動駕駛感知領域有超5年工作經驗，熟練掌握python、pytorch。

對目標檢測、目標跟蹤、圖像分割、點云、多模態、模型輕量化和部署方向有多年的項目經驗。

研夢非凡可指導的研究方向

主流方向科研論文常用方法

研夢非凡現有idea

研夢非凡科研論文指導方案

idea并不是直接拍腦門拍出來的，是一遍一遍實驗、跑代碼、改模型、思路修正的過程中產生的。研夢非凡1V1定制化論文指導，和研夢導師一起找idea，研夢導師指導實驗，共同解決數據問題。授之以漁——搭建論文寫作框架，增刪改查，針對性實驗指導！哪里薄弱補哪里！

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研夢非凡導師團隊

研夢非凡的導師來自海外QStop50、國內華五、C9、985高校的教授/博士導師/博士后，世界500強公司算法工程師，以及國內外知名人工智能實驗室研究員。

這是一支實力強大的高學歷導師團隊，在計算機科學、機器學習、深度學習等領域，積累了豐富的科研經歷，研究成果也發表在國際各大頂級會議和期刊上，在指導學員的過程中，全程秉持初心，堅持手把手個性化帶教。包括但不限于以下導師～～

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