HunyuanVideo 1.5 accelerated text-to-video 1080p

세부 정보

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모델 설명

이 워크플로우는 HunyuanVideo 1.5의 업그레이드된 아키텍처를 활용하면서 Light-X2V 4단계 가속 LoRA와 결합하여, 720p에서 텍스트에서 비디오로의 생성 속도를 크게 향상시키면서도 1080p로 깔끔한 업스케일링을 지원합니다. 이 가속 LoRA는 일반적으로 긴 샘플링 과정을 훨씬 짧은 경로로 압축하여, 동작 품질을 완전히 포기하지 않고도 비디오 생성을 훨씬 더 효율적으로 만듭니다. 워크플로우는 표준 Hunyuan 파이프라인 구조—이중 텍스트 인코더, 확산 모델, VAE 디코딩 및 선택적 잠재 공간 업스케일링—를 유지하되, 불필요한 중간 구성 요소를 제거하여 전체 프로세스를 더 간결하게 만듭니다. Hunyuan의 일반적인 유연성은 Wan2.2와 같지 않지만, 학습 품질은 여전히 뛰어나고, 가속 모델의 속도 향상 덕분에 빠른 비디오 제작에 매우 적합합니다.

실제 사용 시, 이 워크플로우는 일반적인 텍스트-비디오 설정과 거의 동일하게 작동합니다: 프롬프트를 입력하고 해상도 및 프레임 수를 설정한 후, 모델이 나머지를 처리하도록 둡니다. 가속이 활성화된 상태에서는 낮은 CFG 값이 안정성을 유지하는 데 도움이 되며, 4단계 백본 덕분에 스텝 수를 최소화할 수 있습니다—다만 약간 더 높은 스텝 수를 사용하면 선명도와 동작 간 더 안정적인 균형을 얻을 수 있습니다. 워크플로우에는 더 높은 해상도가 필요할 때 활성화할 수 있는 최종 1080p 향상 단계가 포함되어 있으며, 수동 조정 없이도 디테일을 보존합니다. 가속 모델은 때때로 역동적 강도를 줄일 수 있지만, 전반적인 성능 향상은 크며, 720p 121프레임 클립의 제작 시간을 30분에서 약 10분으로 단축합니다. 빠른 아이디어 반복, 빠른 시네마틱 프리뷰, 또는 경량 제작 작업을 위해 이 설정은 HunyuanVideo 1.5의 강점을 바탕으로 한 매끄럽고 효율적인 솔루션을 제공합니다.

🎥 YouTube 영상 튜토리얼

이 워크플로우가 실제로 무엇을 하는지, 그리고 어떻게 빠르게 시작할 수 있는지 알고 싶으신가요? 이 영상은 도구의 정체성, 즉시 워크플로우를 시작하는 방법, 그리고 제 핵심 설계 로직을 설명합니다. 로컬 설정도, 복잡한 환경도 필요 없습니다. 모든 것이 RunningHub에서 바로 시작되므로, 실제 효과를 먼저 체험하실 수 있습니다.

👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/Ac0662XPbyE

시작하기 전에 영상을 꼼꼼히 시청하는 것을 추천합니다 — 전체적인 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익히고 흔한 오류를 피할 수 있습니다.


⚙️ RunningHub 워크플로우

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📺 Bilibili 영상: https://www.bilibili.com/video/BV1iZUDBxELi/


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🎥 YouTube 영상 튜토리얼

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👉 YouTube 튜토리얼: https://youtu.be/Ac0662XPbyE

시작하기 전에 영상을 완전히 시청하는 것을 추천드립니다 — 전체적인 맥락을 이해하면 도구를 더 빠르게 익힐 수 있고, 흔한 오류를 피할 수 있습니다.


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지금 바로 설치 없이 온라인으로 워크플로우를 체험해보세요.

👉 워크플로우: https://www.runninghub.ai/post/1993277000070660097/?inviteCode=rh-v1111

위 링크를 열면 바로 워크플로우를 실행하고 실시간 생성 결과를 확인하실 수 있습니다. 결과가 마음에 드신다면, 나중에 로컬에서 커스터마이징 배포도 가능합니다.

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📺 Bilibili 업데이트 (중국 본토 및 아시아-태평양 지역)

중국 본토 또는 아시아-태평양 지역에 계신 분들은 아래 영상에서 이 워크플로우의 실제 테스트 결과와 창작 구상 설명을 확인하실 수 있습니다.

📺 Bilibili 영상: https://www.bilibili.com/video/BV1iZUDBxELi/


쿠아이왕 저장소에서 모델 리소스를 지속적으로 업데이트합니다: 👉 https://pan.quark.cn/s/20c6f6f8d87b

이 리소스는 주로 로컬 사용자를 대상으로 하여 창작과 학습을 쉽게 할 수 있도록 제공됩니다.

이 모델로 만든 이미지

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