Hy-Nomas

Hy-Nomas

根据文字指令和镜头运动，一段一段地生成视频世界，你可以边生成边改变物体、风格和视角。适合创作者和研究者。

由 tencent 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Hy-Nomas 是腾讯的一个模型，生成可以分多轮引导的视频世界。你用文字指令和镜头控制来引导它。它一次生成一段视频，所以在生成过程中你可以加入物体、改变场景或移动镜头。

适合谁：适合想一步一步导演生成的视频世界，而不是只拿到一段固定片子的创作者和研究者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
影视 | 创作者 | 用文字一步步搭建场景 | 新角色和风格变化依次出现的世界
游戏 | 概念美术 | 用镜头控制探索虚构的空间 | 在虚构环境里走一圈
研究 | AI 研究者 | 测试交互控制和一致性 | 在 Hy-Nomas-Bench 用例上跑一遍

只需要根据一个提示词快速得到一段片子的人可以跳过它，因为这个模型是为一段一段生成的多轮世界而做的。

用在哪里：

• 网页演示，模型卡说你可以用它与模型交互
• 标准的序列并行配置，或者适用于 NVIDIA GeForce RTX 4090 的单 GPU 配置
• Windows、macOS 或 Linux，你可以用 Python 下载文件

用途 | 谁用 | 得到什么
文字引导的片段 | 创作者 | 按你描述的物体、风格或动作生成的下一段视频
镜头控制的画面 | 电影制作者 | 跟随你提供的镜头路径的视角和运动
一致性测试 | 研究者 | 涵盖控制和空间记忆的四个基准、共 280 个用例

如何设置：

你需要先准备：

• Python 和 huggingface_hub 包
• 一套 GPU 配置：多 GPU 的序列并行配置，或带 CPU 卸载的单块 RTX 4090
• 模型卡所指向的代码仓库里的运行步骤

1. 安装 Hugging Face hub 包。
2. 把模型文件下载到你的电脑。
3. 按模型卡里适合你 GPU 配置的运行步骤操作。

pip install -U huggingface_hub
hf download tencent/Hy-Nomas

如何使用：为第一段写一条文字指令，想控制视角时再加上镜头轨迹。之后为每一段新写一条指令。缓存会带着之前的上下文，所以同一个世界得以延续。

示例：你先写一条描述场景的指令。下一段你要求加入一个新角色，并让镜头缓慢向左移动。模型卡说每一段新内容都由你的文字、镜头运动和缓存的历史共同生成。

新手与专家：世界模型生成的视频可以在播放时不断被你改变。第一步可以试一条场景指令，再加一条改变风格的后续指令。

对专家来说，每一段都在压缩的视频潜空间里去噪，各段之间以自回归的方式衔接。它结合了扩散 Transformer、Qwen 文本编码器、镜头模块和 PixelUMM 解码器，共有 54 个双流块。蒸馏配置用 8 步去噪，输出 720 乘 1280、24 FPS。单 GPU 配置用 INT8 权重、INT8 缓存、FP8 解码器和 CPU 卸载，以精度换内存。

写一条文字指令
需要时加上镜头路径
模型生成一段视频
缓存把上下文带到下一段
写下一条指令

注意事项：

• 输出：蒸馏配置下为 720 乘 1280、24 FPS
• 基准：Hy-Nomas-Bench 有四个基准，共 280 个测试用例
• 变体：Hugging Face 列出了其他人做的 3 个量化版本和 2 个微调版本
• License: apache-2.0
• Cost to run: 没有提到，不需要 API 密钥或账号。网页演示是另一个服务
• Data it reaches: 它会从 Hugging Face 下载模型文件，并处理你提供的文字和镜头路径
• Not for: 所见的模型卡文字里没有提到

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 框架：diffusion-single-file
• Formats: Safetensors
• 最近 30 天下载：90,896
• 点赞：153
• 许可证：apache-2.0
• Quantized versions: 3
• Fine-tunes: 2
• 标签：diffusion-single-file, diffusers, safetensors, hy-nomas, world-model, video-generation, interactive-video-generation, camera-control, autoregressive, diffusion-transformer, pytorch

链接

• 模型：https://huggingface.co/tencent/Hy-Nomas
• 文件：https://huggingface.co/tencent/Hy-Nomas/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download tencent/Hy-Nomas

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。