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title: ComfyUIがHunyuan Image2Videoに対応！テンセントの論文と最新ライセンスを大解説！
description: ComfyUIがHunyuan Image2Videoに対応し、画像から高品質な動画生成が可能に。最新のTencentライセンスと技術詳細も解説します。
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# ComfyUIがHunyuan Image2Videoに対応！テンセントの論文と最新ライセンスを大解説！

 2025/3月/8

![Picture of AICU Japan](https://corp.aicu.ai/hs-fs/hubfs/2023-09-20_062230-3.png?width=40&name=2023-09-20_062230-3.png) [AICU Japan](https://corp.aicu.ai/ja/author/aidx-lab)

![ComfyUIがHunyuan Image2Videoに対応！テンセントの論文と最新ライセンスを大解説！](https://corp.aicu.ai/hubfs/rectangle_large_type_2_a9f6827f64d5f8a70c2310b58d852de2-3.png)

AICU media編集部です。2025年3月5日、ComfyUIの開発元であるComfy Orgより、最新の動画生成モデル「Hunyuan Image2Video」へのネイティブ対応が発表されました。世界最大のゲーム企業として知られる中国テンセントが2023年から開発を続けている Hunyuan シリーズの「Image2Video」モデルは、静止画から滑らかで高品質な動画を生成できる強力なモデルです。今回のComfyUIとの統合により、使い慣れたインターフェースや多様な環境でこの最新モデルの機能をフルに活用できるようになりました。また同時に Tencentから TENCENT Hunyuan Communityライセンスも公開されましたので解説していきます。

> ComfyUIのリリースラッシュが止まらない！  
> 本日は Hunyuan Image2Video リリース初日から  
> ComfyUI のすべてのバージョンで利用可能になりました (git/portable/desktop)[@TXhunyuan](https://twitter.com/TXhunyuan?ref_src=twsrc%5Etfw) [https://t.co/4gI4kNDsad](https://t.co/4gI4kNDsad)
> 
> — AICU 「つくる人をつくる」クリエイターのためのAIメディア (@AICUai) [March 6, 2025](https://twitter.com/AICUai/status/1897600258873377092?ref_src=twsrc%5Etfw)

 

## Hunyuan Image2Videoのココがすごい！

- **画像からの動画生成**: 静止画を元に、高品質な動画を生成できます。
- **13Bパラメータのオープンソースモデル**: 大規模な基盤モデルを、ローカルGPUで利用可能です。
- **LoRAトレーニングに対応**: LoRAによる追加学習で、カスタマイズされた特殊効果の作成も可能です。

> How about a hug?
> 
> Open Source [pic.twitter.com/qil4JD2Bye](https://t.co/qil4JD2Bye)
> 
> — Hunyuan (@TXhunyuan) [March 6, 2025](https://twitter.com/TXhunyuan/status/1897559890618421717?ref_src=twsrc%5Etfw)

 

 

> Deal with the hair issues? [pic.twitter.com/ZbV8LhhoPR](https://t.co/ZbV8LhhoPR)
> 
> — Hunyuan (@TXhunyuan) [March 6, 2025](https://twitter.com/TXhunyuan/status/1897560277777871252?ref_src=twsrc%5Etfw)

## ComfyUIでHunyuan Image2Videoをセットアップしてみよう！

※実際にはとても重たいので、まずはこの記事を読んでからセットアップにトライしてみてくださいね！

1. [ComfyUIのソースリポジトリ](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI)からのGit Clone または [ComfyUI Desktop](https://github.com/Comfy-Org/desktop/releases) を最新バージョン「v0.4.28」にアップデートします。  
   Mac (Apple Silicon): [https://download.comfy.org/mac/dmg/arm64](https://download.comfy.org/mac/dmg/arm64)  
   Windows: [https://download.comfy.org/windows/nsis/x64](https://download.comfy.org/windows/nsis/x64)
2. この[ワークフロー画像をダウンロード](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/hunyuan-video/i2v/robot.webp)し、ComfyUIにドラッグ＆ドロップします。この画像にワークフローが埋め込まれています。

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741264212-xnmEATXSRt1D0MkP9j8JqH4K.png)](https://assets.st-note.com/img/1741264212-xnmEATXSRt1D0MkP9j8JqH4K.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

[https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example\_workflows/refs/heads/main/hunyuan-video/i2v/robot.webp](https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/example_workflows/refs/heads/main/hunyuan-video/i2v/robot.webp)

ワークフローには、必要なモデルを適切なフォルダにダウンロードするためのガイダンスが含まれています。

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741264217-G0QWn73VfkwUrpd9Bzec8luo.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741264217-G0QWn73VfkwUrpd9Bzec8luo.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

最も大きいファイルは23.86GB、5つのSafetensorsによって構成されています。

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741272106-nIiUmQoCTGMh6dwOjE4lHYt3.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741272106-nIiUmQoCTGMh6dwOjE4lHYt3.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

- [**llava\_llama3\_vision.safetensors**](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/clip_vision/llava_llama3_vision.safetensors?download=true)
- [**clip\_l.safetensors**](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/clip_l.safetensors?download=true)
- [**llava\_llama3\_fp16.safetensors**](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/llava_llama3_fp16.safetensors?download=true)
  
    - [**llava\_llama3\_fp8\_scaled.safetensors**](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/llava_llama3_fp8_scaled.safetensors?download=true)
- [**hunyuan\_video\_vae\_bf16.safetensors**](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/vae/hunyuan_video_vae_bf16.safetensors?download=true)
- [**hunyuan\_video\_image\_to\_video\_720p\_bf16.safetensors**](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_repackaged/resolve/main/split_files/diffusion_models/hunyuan_video_image_to_video_720p_bf16.safetensors?download=true)

**[https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V](https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V)**

 

メモリ不足が発生する場合は、「Load Diffusion Model」ノードで weight\_dtype を fp8 に設定してみてください。

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741268024-mkpDWIgfYqK2cwQOCFzUSuhG.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741268024-mkpDWIgfYqK2cwQOCFzUSuhG.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

HunyuanVideo-I2V はLinuxの CUDA 12.4 か CUDA 11.8 環境で、スペックは 720p の動画生成時、GPUのピークメモリとして 60GB 必要とのことです。テスト環境として80GBのシングルGPUでテスト、720p動画の最小メモリは60GB。

※そのため、「実際に動かしてみたレポート」は後日機会があった際とさせていただきます。どなたか NVIDIA H100 SXM 80GB 環境をご提供いただけましたら幸いです！

## Hunyuan Image2Videoって何がすごいの？

Hunyuan Image2Videoは、その名の通り、**画像1枚から動画を生成**できる画期的なモデルです。公式ドキュメントによると主な特長は以下の通りです。

- **高画質**: 13Bパラメータの強力なモデルにより、細部まで鮮明な720Pの高画質動画を生成します。
- **多言語対応**: 英語だけでなく、中国語のテキスト生成も可能です。
- **LoRA対応**: LoRA学習で、より表現の幅が広がります。
- **商用利用可能**: このモデルは、[Stability AI コミュニティライセンス](https://stability.ai/community-license-agreement) に基づき、商用・非商用を問わず、無料で使用できます。（※年間収益が100万ドルを超える組織は[エンタープライズライセンス](https://stability.ai/enterprise)が必要）

## 技術概要

2024年12月3日に公開された「HunyuanVideo: A Systematic Framework For Large Video Generative Models」より抜粋です。

[https://arxiv.org/abs/2412.03603](https://arxiv.org/abs/2412.03603)

[https://github.com/Tencent/HunyuanVideo](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo)

 

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741268940-ShPpdvOtE7Nobu94KMUrHFex.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741268940-ShPpdvOtE7Nobu94KMUrHFex.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

- **Unified Image & Video Architecture（統一された画像・動画アーキテクチャ）:** テキスト、画像、動きの情報を効率的に統合し、生成される動画フレーム間の一貫性、品質、整合性を高める「Dual-stream to Single-stream」Transformerを採用している点を説明しています。

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741270600-8M6XcgG1Rbldrx4tBTp9W5nw.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741270600-8M6XcgG1Rbldrx4tBTp9W5nw.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

[https://arxiv.org/pdf/2412.03603](https://arxiv.org/pdf/2412.03603)

- **Superior Text-Video-Image Alignment（優れたテキスト・動画・画像の整合性）:** MLLMテキストエンコーダが、従来のエンコーダ（CLIPやT5など）よりも優れており、画像の入力と組み合わせることで、指示への追従性、詳細の捕捉、複雑な推論能力が向上することを説明しています。
- **Efficient Video Compression（効率的な動画圧縮）:** カスタム3D VAEを使用して動画をコンパクトな潜在空間に圧縮し、解像度とフレームレートを維持しながらトークン数を削減することで、画像から動画への生成をより効率的にしている点を説明しています。

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741270732-KVX0povi4kbyYqDE7Q3hUsdf.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741270732-KVX0povi4kbyYqDE7Q3hUsdf.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

さらに動画から音声を生成するモデル（Video-to-Audio, V2A）の学習データに関する課題と、その解決策として設計されたデータフィルタリングパイプラインについて説明しています。V2Aモデルの学習に適した高品質なデータセットを構築するための、多段階のフィルタリングと特徴抽出プロセスについて説明しています。単に大量の動画データを使用するのではなく、音声の内容や視覚との整合性を考慮してデータを選別することで、モデルの性能向上を目指していると報告されています。映像から音声を生成するモデルが公開される日も遠くはないという印象です。

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741270751-rEtbV0h2DnTWjNvAl7KQI835.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741270751-rEtbV0h2DnTWjNvAl7KQI835.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

[https://note.com/aicu/n/ncb4fd8c45af5](https://note.com/aicu/n/ncb4fd8c45af5)

Hunyuan Image2Videoは、この強力な基盤モデルを活かし、今回の ComfyUI との協力により、以下の特長を実現したことになります。

- **画像からの動画生成**: 静止画に命を吹き込み、動きのある動画を生成します。
- **高品質**: 130億パラメータのモデルにより、細部まで美しい、高解像度な動画を生成します。
- **使いやすさ**: ComfyUIの直感的な操作で、誰でも簡単に動画生成を楽しめます。
- **Image to Videoのオープンリリース:** 先日Alibaba Cloudが公開した最新のオープンソース動画生成AI「Wan2.1」に並び、Image to Videoがオープンとなりました。高品質 Image to Video モデルであり80GB規模のVRAMを期待されます。Wan2.1が比較的軽量なモデルであると表現できます。

## 公式ブログより生成例

[https://blog.comfy.org/p/hunyuan-image2video-day-1-support](https://blog.comfy.org/p/hunyuan-image2video-day-1-support)

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741264129-neKAOVo1NGdZCwqfDh46FYPJ.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741264129-neKAOVo1NGdZCwqfDh46FYPJ.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741264133-1zhGdk0atRF87ZVMSymcH6Cl.png)](https://assets.st-note.com/img/1741264133-1zhGdk0atRF87ZVMSymcH6Cl.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741264140-miL6Bck4UpyhQNOltGHFIfz5.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741264140-miL6Bck4UpyhQNOltGHFIfz5.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

[![画像](https://assets.st-note.com/img/1741264144-b7G4dTmj0w51oJYDhrN63Egi.png?width=1200)](https://assets.st-note.com/img/1741264144-b7G4dTmj0w51oJYDhrN63Egi.png?width=2000&height=2000&fit=bounds&quality=85)

## 詳細は公式ドキュメントページで

パラメータ設定などの詳細については、ComfyUIのドキュメントページをご覧ください

[https://docs.comfy.org/advanced/hunyuan-video](https://docs.comfy.org/advanced/hunyuan-video)

 

## \[参考訳\]TENCENT HUNYUAN コミュニティライセンス契約

[Tencent HunyuanVideo-I2V リリース日：2025年3月5日](https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V/blob/main/LICENSE)

**本ライセンス契約は、欧州連合、英国、韓国には適用されず、以下に定義される地域に明示的に限定されます。**

同意をクリックするか、またはTencent Hunyuan Worksのいかなる部分または要素を使用、複製、改変、配布、実行、表示すること（ホストサービス経由を含む）により、お客様は本契約の内容を認識し、承諾したものとみなされ、本契約は直ちに有効となります。

**1. 定義**

a. 「利用規定」とは、別紙Aに定めるTencentが公開する規定を意味します。

b. 「本契約」とは、Tencent Hunyuan Worksまたはその一部もしくは要素の使用、複製、配布、改変、実行、および表示に関する本利用規約を意味します。

c. 「ドキュメント」とは、Tencentが公に入手可能にしたTencent Hunyuanの仕様、マニュアル、およびドキュメントを意味します。

d. 「ホストサービス」とは、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）、Webアクセス、またはその他の電子的もしくはリモート手段を介して提供されるホストサービスを意味します。

e. 「ライセンシー」、「お客様」とは、本契約によって付与された権利を行使し、および/またはTencent Hunyuan Worksを何らかの目的および利用分野で使用する自然人または法人を意味します。

f. 「マテリアル」とは、本契約に基づきTencentが提供する、Tencent独自のTencent Hunyuanおよびドキュメント（およびその一部）を総称して意味します。

g. 「モデル派生物」とは、以下を意味します。(i) Tencent HunyuanまたはTencent Hunyuanのモデル派生物に対する変更、(ii) Tencent HunyuanまたはTencent Hunyuanのモデル派生物に基づく成果物、(iii) 重み、パラメータ、操作、またはTencent HunyuanもしくはTencent Hunyuanのモデル派生物の出力のパターンを、そのモデルに転送することによって作成されたその他の機械学習モデル。蒸留法、中間データ表現を使用する方法、またはTencent HunyuanもしくはTencent Hunyuanのモデル派生物による合成データ出力の生成に基づく方法を含み、モデルをトレーニングすることを目的とします。明確にするため、出力自体はモデル派生物とはみなされません。

h. 「出力」とは、Tencent Hunyuanまたはモデル派生物を操作または使用した結果として得られる情報および/またはコンテンツを意味します（ホストサービス経由を含む）。

i. 「Tencent」、「当社」とは、THL A29 Limitedを意味します。

j. 「Tencent Hunyuan」とは、大規模言語モデル、テキスト/画像/動画/音声/3D生成モデル、およびマルチモーダル大規模言語モデル、ならびにそれらのソフトウェアおよびアルゴリズムを意味します。これには、トレーニング済みのモデルの重み、パラメータ（オプティマイザの状態を含む）、機械学習モデルコード、推論可能化コード、トレーニング可能化コード、ファインチューニング可能化コード、および当社が公に入手可能にした上記要素が含まれますが、\[ [https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo-I2V) \] でリリースされたTencent HunyuanVideo-I2Vに限定されません。

k. 「Tencent Hunyuan Works」とは、以下を意味します。(i) マテリアル、(ii) モデル派生物、(iii) それらのすべての派生物。

l. 「地域」とは、全世界の地域を意味しますが、欧州連合、英国、韓国の地域を除きます。

m. 「第三者」とは、当社またはお客様と共通の支配下にない個人または法人を意味します。

n. 「含む」とは、「含むがこれらに限定されない」ことを意味します。

**2. 権利の許諾**

当社は、お客様に対し、地域内においてのみ、Tencentの知的財産権またはマテリアルに組み込まれている、もしくはマテリアルによって利用される当社が所有するその他の権利に基づき、非独占的、譲渡不可、かつロイヤリティフリーの限定的なライセンスを許諾します。これにより、お客様は、本契約および利用規定の条項に従う場合に限り、マテリアルを使用、複製、配布、派生物（モデル派生物を含む）を作成、およびマテリアルに変更を加えることができます。お客様は、本契約または利用規定のいかなる条項にも違反してはならず（または、他者に違反を奨励または許可してはなりません）。

**3. 配布**

お客様は、本契約を遵守することを条件として、地域内においてのみ、Tencent Hunyuan Worksを第三者に配布または提供することができます。ただし、お客様は以下のすべての条件を満たす必要があります。

a. お客様は、Tencent Hunyuan Worksまたはそれらを使用する製品もしくはサービスを受け取るすべての第三者に対し、本契約の写しを提供しなければなりません。

b. お客様は、変更を加えたファイルに、お客様がファイルを変更したことを示す明確な表示を付さなければなりません。

c. お客様は、以下を行うことが推奨されます。(i) Tencent Hunyuan Worksの使用経験を表明する技術紹介ブログ記事または公開声明を少なくとも1つ公開すること、(ii) Tencent Hunyuan Worksを使用して開発された製品またはサービスに、「Powered by Tencent Hunyuan」であることを示すマークを付けること。

d. （ホストサービスを介さない）第三者へのすべての配布には、次の通知を含む「Notice」テキストファイルを添付する必要があります。「Tencent Hunyuanは、Tencent Hunyuanコミュニティライセンス契約に基づいてライセンスされています。Copyright © 2025 Tencent. All Rights Reserved. "Tencent Hunyuan"の商標権は、Tencentまたはその関連会社が所有します。」

お客様は、お客様の変更に対して独自の著作権表示を追加することができ、本条項および第5条に定める場合を除き、お客様の変更、またはモデル派生物全体の使用、複製、または配布について、追加または異なるライセンス条項および条件を提供することができます。ただし、お客様による当該成果物の使用、複製、改変、配布、実行、および表示が、本契約の条項および条件（地域に関するものを含む）に準拠している場合に限ります。お客様が統合エンドユーザー製品の一部としてライセンシーからTencent Hunyuan Worksを受け取る場合、本契約の第3条はお客様には適用されません。

**4. 追加の商用条項**

Tencent Hunyuanのバージョンリリース日において、ライセンシーによって、またはライセンシーのために提供されるすべての製品またはサービスの月間アクティブユーザー数が、前暦月の月間アクティブユーザー数1億人を超える場合、お客様はTencentにライセンスを要求しなければなりません。Tencentは、その単独の裁量により、お客様にライセンスを付与することができます。Tencentが明示的にそのような権利を付与しない限り、お客様は本契約に基づく権利を行使する権限を有しません。

**5. 利用規則**

a. お客様によるTencent Hunyuan Worksの使用は、適用される法令（取引コンプライアンス法および規制を含む）を遵守し、Tencent Hunyuan Worksの利用規定を遵守しなければなりません。利用規定は、参照により本契約に組み込まれます。お客様は、これらの第5条(a)および第5条(b)に記載されている利用制限を、Tencent Hunyuan Worksの使用および/または配布を規定する契約（ライセンス契約、利用規約など）の強制可能な条項として含めなければなりません。また、お客様は、Tencent Hunyuan Worksを配布するその後のユーザーに対し、Tencent Hunyuan Worksがこれらの第5条(a)および第5条(b)の利用制限の対象となることを通知しなければなりません。

b. お客様は、Tencent Hunyuan Works、またはTencent Hunyuan Worksの出力もしくは結果を、他のAIモデル（Tencent Hunyuanまたはそのモデル派生物を除く）を改善するために使用してはなりません。

c. お客様は、地域外でTencent Hunyuan Works、出力、またはTencent Hunyuan Worksの結果を使用、複製、変更、配布、または表示してはなりません。地域外でのそのような使用は、本契約ではライセンスされておらず、許可されていません。

**6. 知的財産**

a. TencentまたはTencentのために作成されたTencent Hunyuan Worksおよびその知的財産権に対するTencentの所有権を条件として、お客様が本契約の条項および条件を遵守することを条件として、お客様とTencentの間では、お客様は、お客様によって、またはお客様のために作成されたマテリアルの派生物および変更、ならびにモデル派生物の所有者となります。

b. 本契約に基づき、商標ライセンスは付与されません。Tencent Hunyuan Worksに関連して、ライセンシーは、Tencentまたはその関連会社が所有する、または関連付けられている名称またはマークを使用することはできません。ただし、Tencent Hunyuan Worksを説明および配布する上で合理的かつ慣習的な使用に必要な場合は除きます。Tencentは、お客様に対し、第3条(c)の規定を遵守するために必要な範囲内でのみ、地域内で「Tencent Hunyuan」（以下「本マーク」）を使用するライセンスを許諾します。ただし、お客様が商標保護に関連する適用法令を遵守することを条件とします。お客様による本マークの使用から生じるすべての営業権は、Tencentの利益のために効力を生じます。

c. お客様が、当社またはその他の個人もしくは団体に対して、マテリアルもしくは出力、またはそれらのいずれかの部分が、お客様が所有またはライセンス可能な知的財産権またはその他の権利を侵害していると主張する訴訟またはその他の手続き（訴訟における反訴または反対請求を含む）を開始した場合、本契約に基づきお客様に付与されたすべてのライセンスは、当該訴訟またはその他の手続きが提起された日に終了します。お客様は、お客様または第三者によるTencent Hunyuan Worksの使用または配布に起因または関連して第三者が提起した請求から、当社を防御、補償、および免責するものとします。

d. Tencentは、お客様が生成する出力に対するいかなる権利も主張しません。お客様およびお客様のユーザーは、出力およびその後の使用について単独で責任を負います。

**7. 保証の免責および責任の制限**

a. 当社は、Tencent Hunyuan Worksをサポート、更新、トレーニングの提供、またはそれ以上のバージョンの開発を行う義務、またはそれらに対するライセンスを付与する義務を負いません。

b. 適用法により要求される範囲を除き、Tencent Hunyuan Worksおよびそこからの出力および結果は、「現状有姿」で提供され、権原、商品性、非侵害性、取引過程、商慣習、または特定目的への適合性に関する保証を含む、いかなる明示的または黙示的な保証もありません。お客様は、Tencent Hunyuan Worksまたは出力の使用、複製、変更、実行、表示、または配布の適切性を判断する単独の責任を負い、お客様または第三者によるTencent Hunyuan Worksまたは出力の使用もしくは配布、および本契約に基づく権利および許可の行使に関連する一切のリスクを負うものとします。

c. 適用法で認められる最大限の範囲において、Tencentまたはその関連会社は、いかなる責任の理論（契約、不法行為、過失、製造物責任など）においても、本契約に起因または関連する、またはTencent Hunyuan Worksもしくは出力に関連する、いかなる損害（直接的、間接的、特別、偶発的、例示的、結果的、または懲罰的損害、または逸失利益を含む）についても、Tencentまたはその関連会社が上記のいずれかの可能性について知らされていたとしても、一切の責任を負いません。

**8. 存続および終了**

a. 本契約の期間は、お客様が本契約に同意した時点、またはマテリアルにアクセスした時点から開始し、本契約の条項および条件に従って終了するまで完全に有効に存続します。

b. 当社は、お客様が本契約の条項または条件に違反した場合、本契約を終了することができます。本契約の終了後、お客様は、Tencent Hunyuan Worksを速やかに削除し、使用を停止しなければなりません。第6条(a)、第6条(c)、第7条、および第9条は、本契約の終了後も存続します。

**9. 準拠法および裁判管轄**

a. 本契約および本契約に起因または関連する紛争は、法の抵触に関する原則にかかわらず、中華人民共和国香港特別行政区の法律に準拠し、国際物品売買契約に関する国連条約は本契約には適用されません。

b. 本契約に起因または関連する紛争に関する専属的管轄権および裁判地は、中華人民共和国香港特別行政区の管轄裁判所とし、Tencentおよびライセンシーは、かかる紛争に関して、当該裁判所の専属的管轄権に同意します。  
   
**別紙A**

**利用規定**

Tencentは、本利用規定を随時更新する権利を留保します。  
最終更新日：2024年11月5日

Tencentは、Tencent Hunyuanを含む、そのツールおよび機能の安全かつ公正な利用を促進するよう努めています。お客様は、Tencent Hunyuanまたはモデル派生物を以下の目的で使用しないことに同意します。

1. 地域外での利用
2. 適用される国、連邦、州、地方、国際法、またはその他の法規制に違反する方法での利用
3. 自身または他者を害する目的での利用
4. 自身または他者を害する目的で、Tencent Hunyuanまたはモデル派生物からの出力を再利用または配布すること
5. 当社が設定した安全防護措置およびセーフガードを無効化または回避すること
6. 未成年者を搾取、危害を加える、または搾取もしくは危害を加えようとする目的での利用
7. 他者を害する、または選挙に影響を与える目的で、検証可能な虚偽の情報および/またはコンテンツを生成または流布すること
8. 偽のレビューやその他の偽のオンラインエンゲージメントを含む、偽のオンラインエンゲージメントを生成または促進すること
9. 意図的に他者を中傷、軽蔑、またはその他の方法で嫌がらせをすること
10. マルウェア（ランサムウェアを含む）または電子システムに危害を加える目的で使用されるその他のコンテンツを生成および/または流布すること
11. 他者を害する目的で、個人を特定できる情報を生成または流布すること
12. 情報および/またはコンテンツが機械生成されたものであることを明確かつ目立つように明示せずに、情報（画像、コード、投稿、記事を含む）を生成または流布し、その情報を公共の場（ボット生成ツイートの使用を含む）に置くこと
13. 同意、許可、または法的権利なしに、他人に成りすますこと
14. 個人の安全、権利、または幸福に影響を与える分野（例えば、法執行、移民、医療/健康、重要インフラの管理、製品の安全コンポーネント、必須サービス、信用、雇用、住宅、教育、社会スコアリング、または保険）において、高度な自動意思決定を行うこと
15. 他の国または地域の社会倫理および道徳基準に違反または軽視するような方法での利用
16. 暴力的過激主義またはテロを実行、促進、脅迫、扇動、計画、助長、または奨励すること
17. 保護された特性またはカテゴリー、オンラインまたはオフラインの社会的行動、既知または予測される個人的特性に基づいて、個人またはグループを差別または危害を加えることを意図した利用
18. 年齢、社会的、身体的、または精神的特性に基づいて特定のグループの脆弱性を意図的に利用し、そのグループに属する人の行動を著しく歪曲し、その人または他の人に身体的または精神的危害を引き起こす、または引き起こす可能性のある方法での利用
19. 軍事目的での利用
20. 金融、法律、医療/健康、またはその他の専門的業務を含むがこれらに限定されない、無許可または無免許の業務に従事すること

## \[AICUによる解説\] ライセンスについての注意

このライセンスTencent Hunyuan Community License Agreement (THCLA)は大変興味深いものです。新しいオープンモデルの提供とともに地域を明確に制限して商用利用および自社サービスへの組み込みを一定の条件下で可能にしたものです。以下に詳細を説明します。

まず本ライセンス契約の冒頭に明記されている通り、

> **本ライセンス契約は、欧州連合、英国、韓国には適用されず、以下に定義される地域に明示的に限定されます。**

とあります。これは、THCLA に基づいて提供される Tencent Hunyuan Works（この場合は特に Tencent HunyuanVideo-I2V モデル）は、これらの地域（欧州連合、英国、韓国）では**ライセンスされない**ことを意味します。

これらの地域で Tencent HunyuanVideo-I2V を利用したい場合は、Tencent が別途提供する異なるライセンス契約や条件に従う必要があるか、あるいは利用自体が許可されていない可能性があります。

### 理由の推測（公式見解ではありません）

なぜこれらの地域が除外されているのか、明確な理由は契約書には記載されていません。しかし、以下のような理由が考えられます。

- **GDPR（EU一般データ保護規則）などの規制:**  
  EUのGDPRは、個人データの処理と移転に関して非常に厳しい規制を設けています。AIモデルの学習や利用には大量のデータが必要となるため、GDPRに準拠することが難しい、またはコストがかかる可能性があります。
- **各国のAIに関する規制:**  
  EU、英国、韓国は、AIに関する独自の規制やガイドラインを策定している、または策定中である可能性があります。これらの規制とTencentの提供条件が合致しない場合、ライセンス提供が困難になることがあります。
- **ビジネス戦略上の判断:**  
  Tencentがこれらの地域での事業展開を別の方法で計画している、または特定のパートナーとの提携を優先しているなどの理由も考えられます。

いずれにせよ、これらの地域で利用を検討する場合は、Tencentに直接問い合わせて、利用可否や代替のライセンス契約について確認する必要があります。

### 「Tencent Hunyuan Works」とは何なのか

「Tencent Hunyuan Works」は、THCLA において、ライセンスの対象となるものを包括的に指す言葉です。具体的には、契約書の第1条（定義）のk項で以下のように定義されています。

> k. 「Tencent Hunyuan Works」とは、以下を意味します。(i) マテリアル、(ii) モデル派生物、(iii) それらのすべての派生物。

[https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V/blob/main/LICENSE](https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V/blob/main/LICENSE)

これを分解して説明します。

1. **マテリアル (Materials):**
   
     - これは、Tencent が本契約に基づいて提供する、Tencent 独自の Tencent Hunyuan およびドキュメント（およびその一部）を指します。
     - 具体的には、Tencent Hunyuan の大規模言語モデル、テキスト/画像/動画/音声/3D生成モデル、マルチモーダル大規模言語モデル、およびそれらのソフトウェアやアルゴリズム（トレーニング済みのモデルの重み、パラメータ、コードなど）が含まれます。
     - ドキュメントには、仕様書、マニュアル、その他の関連資料が含まれます。
2. **モデル派生物 (Model Derivatives):**
   
     - これは、Tencent Hunyuan または既存のモデル派生物を基に作成されたものを指します。具体的には以下のものが含まれます。
       
           - Tencent Hunyuan またはモデル派生物への変更（Modification）
           - Tencent Hunyuan またはモデル派生物に基づく成果物 (Works based on)
           - Tencent Hunyuan またはモデル派生物の重み、パラメータ、操作、出力を転送して作成された、類似の動作をする機械学習モデル (Other machine learning models created by transfer of patterns)
             
                   - 蒸留(distillation)などの手法も含まれます。
     - 重要な点として、「出力 (Output)」自体はモデル派生物には含まれません。
3. **それらのすべての派生物 (All derivative works thereof):**
   
     - 上記のマテリアルやモデル派生物からさらに派生して作成されたもの全てを指します。

つまり「Tencent Hunyuan Works」とは、Tencent が提供する Tencent Hunyuan 関連のソフトウェア、モデル、ドキュメント、およびそれらを基に作成・派生されたもの全体を指す、非常に広い概念です。 本ライセンス契約では、この「Tencent Hunyuan Works」に対して、使用、複製、改変、配布などの権利が、一定の条件の下で利用者に許諾されています。

### 商用利用について

- 第4条から**原則:** THCLA では、**商用利用自体は制限されていません**。
- **大規模利用の場合:** ただし、お客様の製品またはサービスの月間アクティブユーザー数（MAU）が、リリース日時点で、前月のMAUが1億人を超える場合は、Tencent に別途ライセンスを申請する必要があります。このライセンスは、Tencent の裁量によって許可されるかどうかが決定されます。1億MAUを超えない場合は、申請は不要で、本契約の範囲内で商用利用が可能です。

### 自社サービスへの組み込みについて

- **組み込みの許可:** 本契約の第3条に基づき、Tencent Hunyuan Works (マテリアル、モデル派生物、およびそれらの派生物) を自社サービスに組み込むことは許可されています。
- **条件:** ただし、以下の条件を満たす必要があります。
  
    - サービス利用者に本契約のコピーを提供すること。
    - 改変したファイルには、変更を加えたことを示す明確な表示をすること。
    - **技術紹介ブログ記事の公開や、「Powered by Tencent Hunyuan」の表示が推奨されていること。**
    - 配布物に特定の「Notice」テキストファイルを添付すること。
    - 利用規定（別紙A）を遵守すること。特に、地域外での利用や、利用規則に反する利用は禁止されています。
    - サービス利用規約などに、利用規則に記載されている利用制限を含めること。

## まとめ「Powered by Tencent Hunyuan」を忘れずに。

- **小規模～中規模の商用利用/サービス組み込み:** 上記の条件を満たせば、追加のライセンス申請なしで可能です。
- **大規模な商用利用(MAU1億人超):** Tencentへのライセンス申請が必要です。
- **いずれの場合も、利用規約と利用規則の遵守が絶対条件です**

ご自身の利用状況がどのケースに当てはまるかを確認し、必要な手続きを行ってください。不明な点がある場合は、Tencentに直接問い合わせることをお勧めします。

Tencentが中国企業であり、利用者が日本企業であることを想定した、注意点としては以下の点があります。

**「Powered by Tencent Hunyuan」を表示すること**

**法的・商習慣上の注意点**

1. **準拠法と紛争解決:**
   
     - 契約書（利用規約）には、準拠法（どの国の法律が適用されるか）と紛争解決（トラブルが起きた時にどこの裁判所で争うか）が規定されています。この契約では、香港の法律が適用され、香港の裁判所が専属管轄となります。日本の法律や裁判所が適用されないことに注意が必要です。

1. **知的財産権:**
   
     - Tencent Hunyuan Works（特にモデル派生物）の所有権や利用権に関する規定は、契約書で明確に確認してください。
     - 日本国内での商標権など、知的財産権に関する問題が発生しないように注意が必要です。
2. **データ保護とプライバシー:**
   
     - Tencent Hunyuan Works を利用する際に、個人情報や機密情報を取り扱う場合は、日本の個人情報保護法や関連法令を遵守する必要があります。
     - 中国のデータ保護法やサイバーセキュリティ法も考慮に入れる必要があります。データの越境移転に関する規制にも注意が必要です。
     - Tencentのプライバシーポリシーも確認し、データの取り扱いについて理解しておくことが重要です。
3. **輸出管理:**
   
     - Tencent Hunyuan Works（特に技術情報）が、日本の輸出管理規制（外為法など）の対象となる場合があります。
     - 米国やその他の国の輸出管理規制も考慮に入れる必要があります。
4. **言語:**
   
     - 契約書は英語で書かれており、日本語訳は参考訳です。正確な解釈のためには、原文（英語）を参照する必要があります。
     - Tencentとのコミュニケーションも、基本的には英語または中国語で行うことになります。
5. **商習慣の違い:**
   
     - 中国と日本では、商習慣やビジネスの進め方が異なる場合があります。
     - 契約交渉やサポート体制など、日本企業にとって不利な点がないか、事前に確認しておくことが重要です。
6. **サポート体制:**
   
     - Tencentが日本語でのサポートを提供しているかどうかを確認してください。
     - サポートの範囲や対応時間なども、事前に確認しておくことが望ましいです。

特に「Tencent Hunyuan Works」についての定義が広いものであることを認識しましょう。

## さいごに：検証協力に協力したい！

ComfyUIとHunyuan Image2Videoを使えば、誰でも簡単に、画像から高品質な動画を生成できるか……というと、80GB VRAMを必要とする環境はまだまだ一般的はありません。アリババのWan2.1のほうが実用的なサイズですが、品質については最高とはいい難いです。AICUでは「共有ComfyUI」や Google Colabでの環境に加えて、Hunyuan Image2Videoについても検証を進めていく必要があると考えております。ぜひとも動作する演算環境をおもちの企業様はご協力をいただけましたら幸いです！

**関連リンク:**

- **Hunyuan Image2Video モデル:** [https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V](https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-I2V)
- **ComfyUI:** [https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI\_examples/](https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/)
- **ComfyUI ドキュメント:** [https://docs.comfy.org/advanced/hunyuan-video](https://docs.comfy.org/advanced/hunyuan-video)
- **研究論文:**[https://arxiv.org/abs/2501.04689](https://arxiv.org/abs/2501.04689)

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以下関連記事です

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（無償）高速なGPUが使える「共有ComfyUI」、β2テスト期間中です

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Originally published at [https://note.com](https://note.com/aicu/n/n3a3c5fbbfeee) on Mar 6, 2025.

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