HunyuanVideo 1.5 accelerated image-to-video 1080p
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모델 설명
이 워크플로우는 HunyuanVideo 1.5의 원래 i2v 확산 모델과 네 단계의 Light-X2V 가속 LoRA를 결합하여 이미지에서 비디오로의 생성 속도를 가속화하는 데 초점을 맞춥니다. 가속된 LoRA는 표준 모델의 긴 추론 경로를 훨씬 짧은 시퀀스로 압축하여, 일반적으로 30분 이상이 소요되던 720p 클립을 약 10분 안에 생성할 수 있습니다. Light-X2V는 텍스트에서 비디오로의 가속기로 표시되지만, Hunyuan의 아키텍처와 함께 사용할 때 이미지에서 비디오로의 생성에도 안정적으로 작동합니다. 워크플로우는 구조를 깔끔하게 유지합니다: 업로드된 시작 이미지가 Hunyuan의 듀얼 인코더 시스템으로 입력되고, 가속된 샘플링이 동작 시퀀스를 생성하며, 최종 1080p 향상 단계는 선택적 마무리 단계로 제공됩니다. Hunyuan이 Wan2.2만큼 보편적으로 적응성이 뛰어나지는 않지만, 학습 품질은 여전히 뛰어나 빠르고 고해상도의 이미지에서 비디오로의 작업에 적합합니다.
사용 시 워크플로우는 간단합니다—이미지를 업로드하고 프롬프트를 작성하며 해상도와 프레임 길이를 설정한 후 가속 파이프라인을 실행하세요. 낮은 CFG 값은 가속 모델의 안정성을 높이는 데 도움이 되며, 네 단계로 실행할 수 있지만 많은 사용자들은 더 안정적인 동작을 위해 약 8단계로 유지하는 것을 선호합니다. LoRA 강도를 약간 줄이면, 특히 2-rank 또는 8-rank 변형을 사용할 때 동적 요소가 과도하게 밀려나는 것을 방지할 수 있습니다. Sage Attention 모듈은 시각적 스타일을 변경하지 않고도 모델 상호작용을 가속화할 수 있으며, 최종 타일링된 1080p 디코딩 단계는 확대 프로세스를 자동으로 유지하면서 선명도를 보존합니다. 극단적인 가속 시 동작 강도가 약간 감소할 수 있지만, 전반적으로 속도 향상은 상당하며 품질은 실용적인 제작에 충분히 안정적입니다. 단일 이미지에서 빠르고 깨끗한 720p–1080p 비디오가 필요한 창작자들에게 이 가속 설정은 HunyuanVideo 1.5의 강점을 기반으로 한 효율적이고 신뢰할 수 있는 워크플로우를 제공합니다.
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