教你用混元AI免费生成动态红包封面

教你用混元AI免费生成动态红包封面

教你用AI免费生成动态红包封面

春节的时间越来越近了，又到了年度总结的时候。

虽然今年我写文章并不多，但是还是坚持创作了12个月。也因此给我奖励了几千个红包封面。

恰巧今年AI视频生成技术这么火爆，因此想着能不能直接用AI生成一个好看的红包封面呢？

说干就干！首先本着白嫖的想法，因此初步考虑直接用Comfyui制作一个视频。AI视频生成模型则用了腾讯开源的混元视频生成模型。

下面是具体的教程：

• 首先安装comfyui框架：这个框架可以部署到本地上，调整参数，帮你生成各种各样的图片或者视频
• 下载混元模型

安装comfyui

第一步，安装pytorch

首先你需要打开系统 Terminal，一般可以通过系统搜索即可到。

首先下载 Miniconda

curl .exe -o 

安装 Miniconda：下载完后，继续输入以下代码，安装 Miniconda：

start /wait ""  /S

安装 pytorch：安装 pytorch 的 nightly 版本即可。输入以下命令

pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url 

第二步，下载 ComfyUI

此步需要你将 ComfyUI 代码拉到本地。如果你会 Git 请在 Terminal 运行以下代码，即可完成此步骤：

git clone 

第三步，安装依赖

这一步需要安装运行的一些依赖包。首先打开第二步下载的文件夹ComfyUI，然后打开命令行终端，运行下面的命令即可：

pip install -r 

第四步，启动服务

最后，在ComfyUI文件夹下，运行命令：

python main.py

成功的话可以看到启动的网址：

点击这个网址就可以打开ComfyUI界面了

使用腾讯开源的hunyuan video进行视频生成

腾讯已经开源了其hunyuan video模型，效果在VBench的榜单上，属于是开源排名第一，效果确实不错。（排名比hunyuan video高的基本都是闭源模型）

模型架构上用到了 采用了 Transformer 和 Full Attention 的设计用于视频生成。整体框架也是用到了主流的视频生成框架DIT，并加入了“双流到单流的机制”。在双流阶段，视频和文本 token 通过并行的 Transformer Block 独立处理，使得每个模态可以学习适合自己的调制机制而不会相互干扰。在单流阶段，我们将视频和文本 token 连接起来并将它们输入到后续的 Transformer Block 中进行有效的多模态信息融合。这种设计捕捉了视觉和语义信息之间的复杂交互，增强了整体模型性能。

目前已经有很多人基于开源的HunyuanVideo设计了ComfyUI的工作流。这里我们直接用ComfyUI-HunyuanVideo仓库，它能够很好的视频原生的HunyuanVideo开源模型。

具体的步骤可以参考网址：

/

首先就是下载模型“hunyuan_video_t2v_720p_bf16.safetensors”，把它放到文件夹“ComfyUI/models/diffusion_models”下。下载网址：

/

然后下载文本编码器clip_l.safetensors 和 llava_llama_fp8_scaled.safetensors，下载地址如下：

最后再下载vae模块 hunyuan_video_vae_bf16.safetensors：

最后把工作流导入到ComfyUI中即可：

.json

最后来看看我生成的视频效果，感觉还是不错的：

以上就是整体的视频生成流程拉。感兴趣的小伙伴可以自己试试哦~