모델 소개
**Hy-Nomas** is a video world generation model that supports free-form, multi-turn interaction through text instructions and camera control. It generates a world one video segment at a time, allowing users to introduce objects, change styles and scenes, describe actions, or control the camera as generation continues. The model combines a segment-wise autoregressive diffusion transformer (DiT), a Qwen text encoder, camera-conditioning modules, and a PixelUMM video decoder. A persistent key/value (KV) cache carries context between segments. The distilled inference configuration uses **8 denoising steps**, with **720 × 1280** output at **24 FPS**. A separate configuration supports video generation on a **single NVIDIA GeForce RTX 4090** using INT8 DiT weights, an INT8 KV cache, an FP8 decoder, and CPU offload. - **Free-form interaction:** Guide successive segments with instructions about subjects, actions, appearance, style, and environment. - **Camera control:** Supply camera trajectories alongside text to control viewpoint and movement. - **Continuous generation:** Reuse earlier context through a KV cache when extending the same world. - **Distilled inference:** Generate each segment with 8 DiT denoising steps and decode its latents with a fine-tuned PixelUMM decoder. - **Flexible deployment:** Use the standard sequence-parallel configuration or the single-GPU configuration, and interact through the web demo.
주요 특징
特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。
한계 및 유의 사항
구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.
출처별 요금 및 비용 분석
요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.
| 출처 / 채널 | 입력 | 출력 | 과금 단위 | 수집 시간 |
|---|---|---|---|---|
| 확인된 요금이 없습니다. 출처를 확인하세요. | ||||
월간 기본 토큰 비용 추정
추정치에는 캐시 할인, 구간 요금, 멀티모달 추가 요금, 검색, 세금 및 추가 추론 출력이 포함되지 않습니다.
공개 평가 및 실행 설정
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
등록된 전체 순위 보기 →자주 묻는 질문
오픈 웨이트면 무료 상업 이용이 가능한가요?
반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 조건과 정책을 확인하세요. 자체 배포에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.
실시간 결제 요금인가요?
수집 시간이 기록된 요금 스냅샷입니다. 최신 버전, 지역, 할인과 과금 방식은 해당 채널에서 확인하세요.
출처 및 추적 기록
许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。