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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1604
使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- Linux 系统(README 仅提供 Linux 安装指南)
- 支持 CUDA 11.8 或 12.4 的 NVIDIA GPU 环境
- 已配置 conda 虚拟环境
- 已安装 Python 与 pip
- flash-attn 编译要求 CUDA 11.8 及以上
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
把项目代码下载到本地并进入项目目录,后续所有安装命令都在该目录下执行。
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Voyager cd HunyuanWorld-Voyager -
2安装 pip 依赖
在 conda 环境中安装 requirements.txt 列出的依赖,并把 transformers 固定到 4.39.3 版本。
python -m pip install -r requirements.txt python -m pip install transformers==4.39.3 -
3安装 flash-attn
安装 flash attention v2 用于推理加速,需要 CUDA 11.8 及以上,编译耗时较长请耐心等待。
python -m pip install flash-attn -
4安装 xDiT
安装 xfuser 以支持并行推理,README 建议搭配 torch 2.4.0 与 flash-attn 2.6.3。
python -m pip install xfuser==0.4.2 -
5修复 core dump
仅在特定 GPU 出现浮点异常(core dump)时执行:安装指定 cuBLAS 并设置动态库路径。
pip install nvidia-cublas-cu12==12.4.5.8 export LD_LIBRARY_PATH=/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/nvidia/cublas/lib/ -
6安装条件生成依赖
只有需要自定义输入条件时才安装,含 MoGe、scipy 与指定 commit 的 utils3d。
pip install --no-deps git+https://github.com/microsoft/MoGe.git pip install scipy==1.11.4 pip install git+https://github.com/EasternJournalist/utils3d.git@c5daf6f6c244d251f252102d09e9b7bcef791a38
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
LD_LIBRARY_PATH | 否 | 指定 cuBLAS 动态库路径,规避特定 GPU 上的 core dump 问题。 | /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/nvidia/cublas/lib/ |
如何确认成功
README 未给出推理运行命令;可用 python -c "import torch, xfuser" 检查关键依赖是否安装成功且无报错。
常见问题
Q:安装 flash-attn 失败怎么办?
A:README 要求 CUDA 11.8 或以上,并推荐手动安装时使用 CUDA 12.4 或 11.8;请确认 CUDA 版本与编译环境匹配后再重试。
Q:运行时出现 float point exception(core dump)怎么办?
A:这是特定 GPU 类型上的已知问题。README 建议确保 CUDA 12.4、CUBLAS>=12.4.5.8、CUDNN>=9.00,或使用官方 CUDA 12 镜像,也可安装 nvidia-cublas-cu12==12.4.5.8 并设置 LD_LIBRARY_PATH。
Q:如何自定义输入条件(相机轨迹等)?
A:需要额外安装 MoGe(--no-deps)、scipy==1.11.4 和指定 commit 的 utils3d,README 的安装章节给出了对应命令。
Q:Windows 或 macOS 可以安装吗?
A:README 只提供了 Linux 安装指南,未提及其他系统的安装方式,非 Linux 环境请自行评估。
注意事项
- README 只包含依赖与安装说明,未提供模型权重下载和推理运行命令,实际使用需参考项目主页与 HuggingFace 页面。
- LD_LIBRARY_PATH 示例中的 python3.8 路径来自 README,请按自己环境的实际 Python 版本和 conda 路径调整。
- README 建议 torch 2.4.0 搭配 flash-attn 2.6.3、xfuser 0.4.2,版本不一致可能出现兼容问题。
- 克隆仓库后务必先 cd 进入 HunyuanWorld-Voyager 目录再执行后续安装命令。
核心亮点
- 支持实时 RGBD 视频流输入,重建延迟低,适合交互场景
- 相机位姿可控,生成视角灵活,便于多角度观察
- 基于腾讯混元团队,模型质量有保障,开源社区活跃
不足之处
- 依赖 RGBD 数据,普通 RGB 视频需额外深度估计,适用性受限
- 文档/社区待观察,教程和示例尚不丰富
适用场景
- 数字人实时 3D 建模与驱动
- AR/VR 场景动态重建与交互
- 机器人视觉导航与环境感知
替代项目
DUSt3R、Nerfstudio、3D Gaussian Splatting
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