Pika-H3-Flex

一套代码跑通视频加音频生成推理

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署视频生成 🍴 复刻 45 🐛 待处理 1 👀 关注 27

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1503

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，无官网定价信息，定价信息待确认

项目预览

Pika-H3-Flex 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成

开发团队Pika-Labs

GitHubhttps://github.com/Pika-Labs/Pika-H3-Flex

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，无官网定价信息，定价信息待确认

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

GitHub 星标★ 1503

上线时间2026-10-29 00:00:00

代码更新2026-11-02

仓库体积837 KB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-11-09

浏览次数0

项目介绍

Pika-H3-Flex 是一个面向视频与音频生成的推理项目，使用 Python 实现，目标是把多模态生成模型的推理流程封装成可复用的代码，让开发者无需从零搭建管线即可完成视频与音频内容的生成实验。项目聚焦推理侧，提供模型加载、条件输入处理与结果输出等环节的整合，适合做生成效果验证、参数调优和二次开发。相比只做单一模态的工具，它把视频与音频放在同一套推理框架下，便于探索音画同步的生成任务。星标约 1500，处于成长阶段，社区仍在积累。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-09 · 当前星标 ★ 1503

使用教程

难度：进阶约 90 分钟部署方式：本地安装 7 步

环境要求

Python 3.12
NVIDIA GPU 及兼容驱动（代表性用例在单张 H100 80GB 上测试，H200/B300 未验证）
系统已安装 git、patch、ffmpeg 以及带开发头文件的 C 编译器（Debian/Ubuntu 可用 build-essential，Triton 运
磁盘空间：两个任务的基础文件约 210 GB，加上约 5.5 GB 适配器，另需预留依赖与下载暂存空间
网络可访问 GitHub 与模型权重来源

安装与启动步骤

1克隆仓库

把项目源码拉到本地并进入目录，后续所有命令都在该目录内执行。
```
git clone https://github.com/Pika-Labs/Pika-H3-Flex.git
cd Pika-H3-Flex
```
2安装系统依赖

pip 安装方式需要先装好 git、patch、ffmpeg 和带开发头文件的 C 编译器，Triton 运行期会用到编译器。
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y git patch ffmpeg build-essential
```
3安装 Python 依赖

按 requirements.txt 安装依赖，耗时较长且需要足够磁盘空间。
```
python -m pip install -r requirements.txt
```
4应用 diffusers 补丁

运行仓库自带的补丁脚本，修改 diffusers 相关代码后再安装项目本体。
```
python tools/apply_diffusers_patches.py
```
5安装项目本体

以可编辑模式安装，不重复拉取依赖，安装后命令行入口为 pika-h3-pro。
```
python -m pip install --no-deps -e .
```
6验证命令行入口

执行帮助命令，能正常打印参数说明即表示安装完成。
```
pika-h3-pro --help
```
7Docker 方式部署

也可用镜像构建，运行时只暴露单张 GPU；不要把令牌写进镜像层。
```
docker build -t pika-h3-pro .
docker run --rm --gpus 'device=0' pika-h3-pro --help
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`HF_TOKEN`	否	需要鉴权时在运行时通过环境变量传入，不要写进镜像层	`hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx`
`--gpus 'device=0'`	否	指定单张 GPU，当前包单个请求只使用一张卡	`--gpus 'device=0'`

如何确认成功

运行 pika-h3-pro --help 能正常输出命令帮助信息即表示安装成功。

常见问题

Q：可以用多张 GPU 加速单个请求吗？

A：不可以。当前包一个请求只跑在一张 GPU 上，暴露 8 张卡也不会分片或加速；多张空闲卡只能各自跑独立进程。

Q：显存不够怎么办？

A：长片段和大规模参考集可能超出显存，建议先从 480p、5 秒的用例开始验证，再逐步加长。

Q：没有 conda 环境可以用吗？

A：可以。仓库同时提供 requirements.txt 的 pip 流程和 environment.yml 的 Conda 流程，两者都需要先运行 apply_diffusers_patches.py 再安装项目。

Q：Docker 里怎么处理鉴权？

A：鉴权在运行时通过 HF_TOKEN 环境变量或 Hugging Face 缓存传入，不要打进镜像层。

注意事项

Conda 方式：先 conda env create -f environment.yml，再 conda activate pika-h3-pro，然后执行补丁脚本和 pip install --no-deps -e .
pip 前置依赖（含 C 编译器）已在 Docker 与 Conda 方案中预置，本地安装需自行补全
下载基础文件与适配器合计约 215 GB，请提前规划磁盘与下载暂存目录
测试基准为单张 H100 80GB，其他型号如 H200、B300 尚未验证，效果与显存占用可能有差异