HunyuanVideo
टेनिसेंट का ओपन टेक्स्ट-टू-वीडियो फाउंडेशन मॉडल जिसमें इन्फेरेंस कोड और वेट्स शामिल हैं, जिसके लिए एक बड़े NVIDIA GPU की आवश्यकता है।
टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से वीडियो जनरेट करने के लिए कोड और वेट्स, जिसमें FP8, मल्टी-GPU और ComfyUI के विकल्प शामिल हैं।
HunyuanVideo टेनिसेंट का एक बड़ा वीडियो-जनरेशन मॉडल है, जिसे PyTorch मॉडल परिभाषाओं, प्रीट्रेनड वेट्स और इन्फेरेंस कोड के साथ रिलीज़ किया गया है। यह शोधकर्ताओं और गंभीर GPU हार्डवेयर वाले तकनीकी रूप से सक्षम स्टूडियो के लिए उपयुक्त है। इसका लाइसेंस यूरोपीय संघ, यूनाइटेड किंगडम और दक्षिण कोरिया को छोड़कर है, इसलिए शुरू करने से पहले जांच लें कि आप कहां हैं।
यह क्या है
आप रिपॉजिटरी को क्लोन करते हैं, वेट्स डाउनलोड करते हैं और कमांड लाइन या Gradio वेब डेमो का उपयोग करके टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से वीडियो जनरेट करते हैं। रिपॉजिटरी में प्रॉम्प्ट रीराइटिंग, FP8 क्वांटीकृत वेट्स, xDiT के माध्यम से मल्टी-GPU पैरेलल इन्फेरेंस, और Diffusers तथा ComfyUI इंटीग्रेशन भी शामिल हैं। बाद के मॉडल जैसे HunyuanVideo-1.5 अलग-مع रिपॉजिटरी में हैं।
किसके लिए
यह बहिष्कृत क्षेत्रों के बाहर के ML इंजीनियरों, शोधकर्ताओं और प्रोडक्शन टीमों के लिए उपयुक्त है जिनके पास हाई-मेमोरी NVIDIA GPU हैं या वे किराए पर ले सकते हैं। यह यूरोपीय संघ, यूके या दक्षिण कोरिया के किसी भी व्यक्ति के लिए उपयुक्त नहीं है, जहां लाइसेंस कहता है कि यह लागू नहीं होता है, न ही लैपटॉप उपयोगकर्ताओं के लिए, और न ही रेडीमेड वीडियो एडिटर चाहने वाले लोगों के लिए।
मुख्य विशेषताएँ
टेक्स्ट-टू-वीडियो जनरेशन
720px गुणा 1280px और 129 फ्रेम तक की सेटिंग पर टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से वीडियो जनरेट करता है।
प्रॉम्प्ट रीराइट मॉडल
एक सहयोगी मॉडल प्रॉम्प्ट को उस प्रारूप में ढालता है जिस पर वीडियो मॉडल को प्रशिक्षित किया गया था।
FP8 क्वांटीकृत वेट्स
रिलीज़ किए गए FP8 वेट्स GPU मेमोरी के उपयोग को कम करते हैं।
मल्टी-GPU इन्फेरेंस
xDiT द्वारा संचालित पैरेलल इन्फेरेंस कोड कई GPU में जनरेशन को तेज करता है।
Gradio वेब डेमो
पॉइंट-एंड-क्लिक प्रॉम्प्टिंग के लिए एक स्थानीय Gradio सर्वर चलाएं।
生态सिस्टम इंटीग्रेशन
Diffusers और ComfyUI के साथ काम करता है, जिसमें कम्युनिटी GGUF और स्पीड-अप प्रोजेक्ट सूचीबद्ध हैं।
3 चरणों में तैयार
हमारा ईमानदार फैसला
क्या अच्छा है
- वेट्स, इन्फेरेंस कोड और एक तकनीकी रिपोर्ट सभी प्रकाशित हैं, जिससे आप अपने खुद के हार्डवेयर पर जनरेशन चला सकते हैं।
- README कम मेमोरी और तेज़ नमूनाकरण के लिए कम्युनिटी रूट को सूचीबद्ध करता है, जिसमें FP8, GGUF क्वांटीकरण और कैशिंग विधियां शामिल हैं।
- Diffusers और ComfyUI समर्थन का मतलब है कि आप इसे मौजूदा जनरेटिव वर्कफ़्लो में स्लॉट कर सकते हैं।
- लाइसेंस बताता है कि टेनेंट आपके द्वारा जनरेट किए गए आउटपुट में कोई अधिकार का दावा नहीं करता है।
कहाँ कमी है
- इसके लिए CUDA के साथ एक NVIDIA GPU की आवश्यकता है: README 720p के लिए 60GB पीक मेमोरी और 544p के लिए 45GB देता है, और 80GB कार्ड की सिफारिश करता है, इसलिए यह डेस्कटॉप या लैपटॉप टूल नहीं है।
- लाइसेंस यूरोपीय संघ, यूनाइटेड किंगडम या दक्षिण कोरिया में लागू नहीं होता है, और इसके क्षेत्र के बाहर कोई भी उपयोग या आउटपुट उपयोग अन लाइसेंस प्राप्त है।
- यह एक ओपन-सोर्स लाइसेंस नहीं है: आप किसी अन्य AI मॉडल को बेहतर बनाने के लिए मॉडल या उसके आउटपुट का उपयोग नहीं कर सकते हैं, और 100 मिलियन मासिक-सक्रिय-उपयोगकर्ता सीमा के लिए टेनेंट से अलग लाइसेंस की आवश्यकता होती है।
- README समर्थित ऑपरेटिंग सिस्टम के रूप में Linux को बताता है, और सेटअप में कोंडा, CUDA-विशिष्ट PyTorch बिल्ड और एक अलग वेट्स डाउनलोड शामिल है।
मूल्य & लाइसेंस
टेनिसेंट के कम्युनिटी लाइसेंस के तहत कोड और वेट्स डाउनलोड करने के लिए मुफ्त हैं, और रिपॉजिटरी में कोई भी पैड प्लान नहीं दिखाया गया है। README में https://video.hunyuan.tencent.com पर एक होस्टेड Playground का लिंक है जिसकी प्राइसिंग वहां नहीं दिखाई गई है। सेल्फ-होस्टिंग में आपके GPU हार्डवेयर या रेंटल का खर्च आता है।
हिंदी बोलने वालों के लिए जॉब्स
873 खुले रिमोट AI-ट्रेनिंग रोल, 15 नवंबर 2026 को अपडेट; ज़्यादातर में $20–$170 प्रति घंटा। इनमें से 5 हिंदी बोलने वालों के लिए हैं। Zekai इन्हें मुफ़्त में लिस्ट करता है; आवेदन एम्प्लॉयर के प्लेटफ़ॉर्म पर जाता है।
विकल्प
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सामान्य प्रश्न
क्या मैं यूरोपीय संघ या यूके में HunyuanVideo का उपयोग कर सकता हूं?
नहीं। लाइसेंस में कहा गया है कि यह यूरोपीय संघ, यूनाइटेड किंगडम और दक्षिण कोरिया में लागू नहीं होता है और उपयोग को एक ऐसे क्षेत्र तक सीमित करता है जो उन्हें बाहर करता है।
मुझे किस GPU की आवश्यकता है?
CUDA वाला एक NVIDIA GPU। README में 720px गुणा 1280px और 129 फ्रेम के लिए 60GB पीक मेमोरी और 544px गुणा 960px के लिए 45GB सूचीबद्ध है, और 80GB की सिफारिश की गई है।
क्या आउटपुट का व्यावसायिक रूप से उपयोग करना स्वतंत्र है?
लाइसेंस का कहना है कि टेनेंट आउटपुट में कोई अधिकार का दावा नहीं करता है और आप उनके लिए जिम्मेदार हैं, लेकिन यह उपयोग को क्षेत्र तक सीमित करता है और अन्य AI मॉडल को बेहतर बनाने के लिए आउटपुट का उपयोग करने पर रोक लगाता है। व्यावसायिक उपयोग से पहले पूरा समझौता पढ़ें।
