Hunyuan-GameCraft-1.0

קוד פתוח

tencentרישיון לא דווח2025-08-13

safetensors
image-to-video
en
eval-results

הופך תמונת בסיס ופקודות מקלדת לסרטוני משחק רציפים. פתרון ייעודי למי שרוצה לשלוט בתנועת המצלמה בתוך סצנה באמצעות פקודות תנועה ממשיות.

83.9 GBמשקל הקבצים
71הורדות בחודש
493לייקים

מה זה

הוא לוקח תמונת קלט, פרומפט טקסטואלי ורצף מקשים כמו W, A, S, D, ומייצר מהם סרטון וידאו של משחק. במקום לייצר תנועה אקראית, הוא מתרגם את הקלט מלוח המקשים והעכבר למרחב מצלמה רציף, ומקודד אקשן ייעודי מחבר את התנועה ישירות לפיצ׳רים של התמונה. הוא אומן על מיליון הקלטות מתוך יותר מ־100 משחקי AAA ועבר זיכוך של המודל כדי לאפשר יצירה מהירה יותר ברצפים ארוכים.

השוני העיקרי כאן הוא מנגנון הזיכרון ההיברידי. הרחבת הסרטון מתבצעת בצורה אוטורגרסיבית עם מסכה שמפרידה בין פריימים קודמים לפריימים לחיזוי, מה ששומר על עקביות הסצנה לאורך זמן. במקום להסתפק בהנפשה קצרה, המבנה הזה מכוון לסימולציה של חוויית משחק עם שליטה רציפה בכיוון ובמהירות התנועה.

מתאים ל

סימולציית תנועה במשחקים
מאפשר לבדוק זוויות מצלמה ומסלולי תנועה מתוך תמונת קונספט יחידה, באמצעות סימולציה של מקשי מקלדת רגילים.
יצירת סרטוני משחקיות
מתאים להפקת קטעי גיימפליי עקביים באורך ממושך בזכות אימון על מעל 100 משחקי מחשב ומנגנון שימור היסטוריה.
מחקר שליטה אינטראקטיבית
מתאים לחוקרים שרוצים לבחון תרגום פקודות משתמש רציפות לפריימים של וידאו באמצעות מקודד פעולה קל משקל.

איפה זה נופל

אם אין לכם כרטיס של 80GB, הביצועים זוחלים. התיעוד מציין ש־24GB זה המינימום המוחלט, אבל מגדיר את זה כאיטי מאוד, מה שהופך יצירה אינטראקטיבית בזמן אמת לבלתי מעשית על חומרה ביתית. בנוסף, נכון לעכשיו לא פורסם דמו פעיל ב־Gradio או בעמוד הפרויקט, כך שאי אפשר לבדוק את התנהגות המצלמה לפני שמורידים קרוב ל־84 גיגה בייט ומקנפגים סביבת פייתון מורכבת.

שאלות
נפוצות

אפשר להריץ את המודל על מחשב אישי עם כרטיס מסך אחד?

אפשר רק אם יש לכרטיס לפחות 24GB VRAM, וגם אז היצירה תהיה איטית מאוד. המפתחים ממליצים על כרטיס עם 80GB VRAM או שרת של שמונה מאיצים.

איך שולטים על מהירות התנועה בסרטון?

מעבירים ברצת הפקודה את הפרמטר action-speed-list עם ערכים בין אפס לשלוש לצד מקשי הכיוון. כל ערך קובע את מרחק התזוזה באותו כיוון.

האם המודל תומך בהנחיות בעברית?

המודל הוכרז עם תמיכה בשפה האנגלית בלבד. פרומפטים בעברית צפויים להיכשל או להניב תוצאות פגומות, ולכן צריך לכתוב את ההנחיות באנגלית.

איך מריצים

צריך להוריד 83.9 גיגה בייט של משקלים, והדרישות לעיבוד כבדות מאוד. המפתחים בדקו אותו על שרת של שמונה מאיצים, וממליצים על כרטיס בודד של 80GB VRAM לקבלת איכות טובה. אפשר לדחוף אותו לכרטיס עם 24GB VRAM תחת לינוקס, אבל הכרטיס מזהיר במפורש שההרצה תהיה איטית מאוד.

כדי לשרוד את ההרצה בלי שרת ייעודי, צריך להפעיל אופטימיזציית FP8 ולהתקין את SageAttention לצד Flash Attention v2. אין למודל הזה שירות ענן רשמי או נקודת קצה מנוהלת, כך שאין אופציה לקרוא ל־API מוכן ותצטרכו להרים את כל הסביבה בעצמכם על חומרה שכורה.

pip install -U huggingface_hub
hf download tencent/Hunyuan-GameCraft-1.0

הקבצים

40 קבצים במאגר, 83.9 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון של המודל לא דווח בעמוד שלו. כשאין רישיון מוגדר, אין הרשאה משפטית להשתמש במשקלים לשום מטרה, ובטח שלא לשלב אותם במוצר מסחרי. לפני שמבזבזים שעות חישוב על בדיקות לפיתוח מוצר, צריך לבדוק אם נוסף קובץ רישיון במאגר הקוד בגיטהאב.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗