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如何搭建本地ai视频大模型?如何搭建国产本地ai视频大模型
发布时间:2025-08-03 19:08:56 | 责任编辑:字母汇 | 浏览量:8 次
如果你想在本地搭建 AI 视频大模型(例如视频生成、视频编辑、视频理解等),整体步骤可以分为硬件准备 → 模型选择 → 环境部署 → 推理/微调 → 前端调用五大部分。 下面我按实际落地方案给你梳理:
1. 硬件准备
AI 视频模型的算力需求很高,本地部署需要重点考虑显卡显存和磁盘空间。
需求类型 | 推荐配置 |
---|---|
显卡 | 单卡 24GB(RTX 4090、A6000)起步,最好是双卡/多卡 NVLink;如果预算高可用 A100/H100 |
CPU | 至少 16 核(Intel i9 / AMD Ryzen 9) |
内存 | 64GB+ |
存储 | SSD 2TB 以上(模型权重 + 数据集) |
操作系统 | Linux(Ubuntu 22.04 LTS)更好,Windows 也可但部署脚本兼容性差一些 |
💡 如果显卡不够,可用 Model Offloading + CPU 辅助,但速度会很慢。
2. 模型选择
根据用途选择不同的开源大模型:
方向 | 代表模型 | 特点 | 资源地址 |
---|---|---|---|
文本生成视频 | Sora(不开源)、VideoCrafter2、ModelScope Text-to-Video | 文本输入生成视频 | VideoCrafter2 |
图生视频 | AnimateDiff、Pika Labs(闭源) | 从图片生成视频 | AnimateDiff |
视频补帧/超分 | RIFE、Real-ESRGAN、BasicVSR++ | 视频平滑和画质增强 | RIFE |
如果只是想做 文本生成短视频,本地推荐 VideoCrafter2 + AnimateDiff + ControlNet 的组合。
3. 环境部署
假设你用 Ubuntu + CUDA 12.1,部署 VideoCrafter2 的流程大致如下:
# 1. 安装系统依赖
sudo apt update && sudo apt install git wget ffmpeg libsm6 libxext6 -y
# 2. 创建虚拟环境
conda create -n videogen python=3.10 -y
conda activate videogen
# 3. 安装 PyTorch (CUDA 版本需匹配)
pip install torch==2.1.0 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 4. 克隆模型仓库
git clone https://github.com/AILab-CVC/VideoCrafter.git
cd VideoCrafter
# 5. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 6. 下载模型权重(HuggingFace)
huggingface-cli login
# 例如:
wget https://huggingface.co/your_model_path/model.ckpt
4. 运行推理
VideoCrafter 文本生成视频示例:
python scripts/sample_text2video.py \
--prompt "A futuristic cityscape at night, flying cars" \
--output video.mp4 \
--steps 50 \
--fps 24 \
--video_length 4
生成的视频可以用 ffmpeg 转码、加背景音乐等:
ffmpeg -i video.mp4 -vf "scale=1080:-1" output.mp4
5. 进阶:LoRA 微调
如果你想让模型生成风格化的视频,可以用 LoRA(低秩适配) 微调:
- 收集 100~500 个同风格短视频(最好用 WebDataset 格式)
- 用 DreamBooth / LoRA 微调 VideoCrafter 或 AnimateDiff
- 这样可以让模型学会特定人物、场景、画风
6. 前端调用
为了方便使用,你可以:
- 做一个 Gradio Web UI(适合本地快速调试)
- 集成到 Stable Diffusion WebUI 插件
- 或者自己写一个 Flask/FastAPI API 供前端调用
Gradio 简例:
import gradio as gr
from generate import generate_video
def run(prompt):
return generate_video(prompt)
gr.Interface(fn=run, inputs="text", outputs="video").launch()
7. 参考部署组合
- 本地 GPU 有 24GB+ → VideoCrafter2 / AnimateDiff 本地运行
- GPU 低于 12GB → 用 CPU+低分辨率生成 或 接入云端推理(如 Replicate、RunPod)
- 需要高质量风格 → 先 AnimateDiff 出帧 → RIFE 补帧 → Real-ESRGAN 超分
===============
以下是 2025 年中国本土已经推出并实际可用的视频大模型及平台,经过调研验证其真实性与可用性:
中国 AI 文生视频模型一览
1. 阿里巴巴 Wan 2.1
- 简介:2025 年 2 月正式开源,Apache 2.0 授权,提供 14B 和 1.3B 参数两个版本。评分系统 VBench 上测试领先,是国内标杆级视频生成模型。
- 可用性:权重可在 GitHub、ModelScope、代码社区中获取,具备本地部署指南。适合研究和创意生成。
2. 腾讯 HunyuanVideo(混元视频)
- 简介:由腾讯开发,2024 年后开源,参数超 13 亿,是公开世界最大的视频基础模型之一,生成质量被专家评价超过 Runway Gen-3 和国内其他模型。
- 可用性:代码与推理框架均开源,支持本地部署试验和定制。
3. 智谱 AI 清影(CogVideo)
- 简介:智谱清言平台在 2024 年推出的文生与图生视频模型“清影”,支持文字或图片生成视频并可添加背景音乐。
- 可用性:面向普通用户开放,可以在线使用,并可下载模型权重进行本地推理。
4. 快手 可灵 AI
- 简介:2024 年 6 月发布,最高支持 1080p、30fps,单条视频长度可达 2 分钟,并支持运动笔刷等编辑功能。
- 可用性:提供网页版/客户端,部分功能免费,亦可获取接口或 SDK 进行离线使用。
5. 北京 Vidu AI(生数科技)
- 简介:清华系背景,自研视频生成模型,支持文生、图生、参考图生成视频,生成速度快、动作一致性好,适合二次元动画和创意短视频制作。
- 可用性:可在线体验,有免费积分机制,也提供 API/商业合作支持。
6. MiniMax Video-01 / T2V-01-Director
- 简介:MiniMax 发布的 Hailuo AI 系列中文文本生成视频模型,升级版“T2V‑01‑Director”可控制运动随机性、增强叙事表达,但目前核心模型权重未全部开源。
- 可用性:线上服务可试,尚不完全支持离线部署。
本地部署建议流程
所选模型推荐
- Wan 2.1(阿里) 和 HunyuanVideo(腾讯):权重开源、架构文档公开、支持本地离线部署。
- 清影(智谱):可在线调用,也支持本地推理。
- 可灵 AI / Vidu:目前主要通过官网/客户端使用,离线部署方案较少。
通用部署步骤
- 硬件准备:
- GPU ≥ 24 GB 显存(如 RTX 4090、A6000);显存不足可启用 CPU offloading,但速度慢。
- 安装支持 CUDA 的 Linux(推荐 Ubuntu)或 Windows。
- 环境配置:
conda create -n videoai python=3.10 -y conda activate videoai pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
- 下载模型和代码:
- 访问 GitHub 或 ModelScope,克隆 Wan2.1 或 HunyuanVideo 仓库,下载所需模型权重。
- 推理测试:
- Wan2.1 示例独立推理脚本;
- HunyuanVideo 提供生成接口,通常支持 prompt → mp4 格式输出。
- 优化与增强(可选):
- 使用 AnimeDiff、RIFE、ESRGAN 等工具进行超分、补帧、画质增强。
- 结合 LoRA 微调实现特定风格的视频生成(如统一穿搭风格或动画角色)。
比较一览表
模型 / 平台 | 开源程度 | 视频质量 | 本地部署 | 用户友好 |
---|---|---|---|---|
Wan 2.1 | 完全开源(Apache 2.0) | 高质量、自然 | ✅ 支持 | CLI、脚本形式 |
HunyuanVideo | 完全开源 | 专业级视觉效果 | ✅ 支持 | Python 接口 |
智谱清影 | 权重可下载 incl. 在线平台 | 稳定、可添加音乐 | ✅ 支持 | Web UI + 可集成 |
可灵 AI | 在线使用为主 | 长视频、高帧率 | ❌ 部分支持 | 完整 UI 平台 |
Vidu AI | 在线/商业接口 | 动作丰富、一致性强 | ❌ 不适离线 | API/网页服务 |
MiniMax Video | 服务化平台 | 控制粒度高 | ❌ 不开源 | Web 接口调用 |
结论与建议
- 如果你希望完全本地控制、可离线推理,推荐优先尝试:
- Wan 2.1(开源、部署文档清晰)
- HunyuanVideo(架构前沿,生成效果接近行业顶尖)
- 如果以快速体验和产品化、无需部署为主,可优先使用:
- 智谱清影
- 可灵 AI 或 Vidu AI 的在线服务或 SDK
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