产品库

统一可控的视频生成方法

AnimateAnything是一个统一的可控视频生成方法，它支持在不同条件下进行精确和一致的视频操作，包括相机轨迹、文本提示和用户动作注释。该技术通过设计多尺度控制特征融合网络来构建不同条件下的通用运动表示，并将所有控制信息转换为逐帧光流，以此作为运动先导来指导视频生成。此外，为了减少大规模运动引起的闪烁问题，提出了基于频率的稳定模块，以确保视频在频域的一致性，增强时间连贯性。实验表明，AnimateAnything的方法优于现有的最先进方法。

SkyReels V1 是一个开源的人类中心视频基础模型，专注于高质量影视级视频生成。

SkyReels V1 是一个基于 HunyuanVideo 微调的人类中心视频生成模型。它通过高质量影视片段训练，能够生成具有电影级质感的视频内容。该模型在开源领域达到了行业领先水平，尤其在面部表情捕捉和场景理解方面表现出色。其主要优点包括开源领先性、先进的面部动画技术和电影级光影美学。该模型适用于需要高质量视频生成的场景，如影视制作、广告创作等，具有广泛的应用前景。

使用AI技术将静态图片转换成动态视频。

Image To Video是一个利用人工智能技术将用户的静态图片转换成动态视频的平台。该产品通过AI技术实现图片动画化，使得内容创作者能够轻松制作出具有自然动作和过渡的视频内容。产品的主要优点包括快速处理、每日免费信用点数、高质量输出和易于下载。Image To Video的背景信息显示，它旨在帮助用户以低成本或无成本的方式，将图片转化为视频，从而提高内容的吸引力和互动性。产品定位于内容创作者、数字艺术家和营销专业人士，提供免费试用和高质量的视频生成服务。

高度表现力的肖像动画技术

字节跳动智能创作团队推出最新单图视频驱动技术 X-Portrait 2。X-Portrait 2是一种肖像动画技术，它通过用户提供的静态肖像图像和驱动表演视频，能够生成具有高度表现力和真实感的角色动画和视频片段。这项技术显著降低了现有的动作捕捉、角色动画和内容创作流程的复杂性。X-Portrait 2通过构建一个最先进的表情编码器模型，隐式编码输入中的每一个微小表情，并通过大规模数据集进行训练。然后，该编码器与强大的生成扩散模型结合，生成流畅且富有表现力的视频。X-Portrait 2能够传递微妙和微小的面部表情，包括撅嘴、吐舌、脸颊充气和皱眉等具有挑战性的表情，并在生成的视频中实现高保真的情感传递。

由Novita AI提供的非官方Animate Anyone实现

AnimateAnyone是一个基于深度学习的视频生成模型，它能够将静态图片或视频转换为动画。该模型由Novita AI非官方实现，灵感来源于MooreThreads/Moore-AnimateAnyone的实现，并在训练过程和数据集上进行了调整。

生成具有动态效果的高分辨率视频的文生视频模型

DynamiCrafter是一种文生视频模型,能够根据输入的图像和文本生成约2秒长的动态视频。这个模型经过训练,可以生成分辨率为576x1024的高分辨率视频。主要优势是能够捕捉输入图像和文本描述的动态效果,生成逼真的短视频内容。适用于视频制作、动画创作等场景,为内容创作者提供高效的生产力工具。该模型目前处于研究阶段,仅供个人和研究用途使用。

这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型

AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。

Pusa 是一个新颖的视频扩散模型，支持多种视频生成任务。

Pusa 通过帧级噪声控制引入视频扩散建模的创新方法，能够实现高质量的视频生成，适用于多种视频生成任务（文本到视频、图像到视频等）。该模型以其卓越的运动保真度和高效的训练过程，提供了一个开源的解决方案，方便用户进行视频生成任务。

在视频扩散变换器中合成任何内容的框架。

SkyReels-A2 是一个基于视频扩散变换器的框架，允许用户合成和生成视频内容。该模型通过利用深度学习技术，提供了灵活的创作能力，适合多种视频生成应用，尤其是在动画和特效制作方面。该产品的优点在于其开源特性和高效的模型性能，适合研究人员和开发者使用，且目前不收取费用。

OmniTalker 是一个实时文本驱动的生成谈话头框架。

OmniTalker 是由阿里巴巴 Tongyi 实验室提出的一种统一框架，旨在实时生成音频和视频，提升人机交互体验。其创新之处在于解决了传统文本到语音及语音驱动的视频生成方法中常见的音视频不同步、风格不一致及系统复杂性等问题。OmniTalker 采用双分支扩散变换器架构，能够在保持高效的同时实现高保真的音视频输出。其实时推理速度可达每秒 25 帧，适用于各种交互式视频聊天应用，提升了用户体验。

基于 DiT 的人类图像动画框架，实现精细控制与长效一致性。

DreamActor-M1 是一个基于扩散变换器 (DiT) 的人类动画框架，旨在实现细粒度的整体可控性、多尺度适应性和长期时间一致性。该模型通过混合引导，能够生成高表现力和真实感的人类视频，适用于从肖像到全身动画的多种场景。其主要优势在于高保真度和身份保留，为人类行为动画带来了新的可能性。

MoCha 致力于生成电影级别的对话角色合成。

MoCha 是一种创新的技术，旨在合成高质量的对话角色，使其在影视制作、游戏和动画中应用广泛。该技术的主要优点是能生成更自然、流畅的角色对话，增强了观众的沉浸感。MoCha 的市场定位为专业的影视制作公司和独立开发者，致力于提升角色交互的真实感。产品采用基于深度学习的模型，价格策略为付费，提供不同层级的服务包。

GAIA-2 是一个先进的视频生成模型，用于创建安全的自动驾驶场景。

GAIA-2 是 Wayve 开发的先进视频生成模型，旨在为自动驾驶系统提供多样化和复杂的驾驶场景，以提高安全性和可靠性。该模型通过生成合成数据来解决依赖现实世界数据收集的限制，能够创建各种驾驶情境，包括常规和边缘案例。GAIA-2 支持多种地理和环境条件的模拟，帮助开发者在没有高昂成本的情况下快速测试和验证自动驾驶算法。

加速视频扩散模型，生成速度提升 8.5 倍。

AccVideo 是一种新颖的高效蒸馏方法，通过合成数据集加速视频扩散模型的推理速度。该模型能够在生成视频时实现 8.5 倍的速度提升，同时保持相似的性能。它使用预训练的视频扩散模型生成多条有效去噪轨迹，从而优化了数据的使用和生成过程。AccVideo 特别适用于需要高效视频生成的场景，如电影制作、游戏开发等，适合研究人员和开发者使用。

通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。

Video-T1 是一个视频生成模型，通过测试时间缩放技术（TTS）显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源，从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法，TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达，适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者，价格信息未明确。

高保真可动画 3D 人类重建模型，快速生成动画角色。

LHM（大规模可动画人类重建模型）利用多模态变压器架构进行高保真 3D 头像重建，支持从单张图像生成可动画的 3D 人类形象。该模型能够详细保留服装几何和纹理，尤其是在面部身份和细节恢复方面表现优异，适合对 3D 重建精度有较高要求的应用场景。

免费 AI 创作工具，生成图像、视频及 4K 增强。

vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区，提供文本转图像、图像转视频等功能，让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频，支持多种 AI 编辑工具，方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具，满足他们在视觉创作上的需求。

一种提升场景级视频生成能力的技术。

长上下文调优（LCT）旨在解决当前单次生成能力与现实叙事视频制作之间的差距。该技术通过数据驱动的方法直接学习场景级一致性，支持交互式多镜头开发和合成生成，适用于视频制作的各个方面。

MM_StoryAgent 是一个多智能体框架，用于生成沉浸式故事视频。

MM_StoryAgent 是一个基于多智能体范式的故事视频生成框架，它结合了文本、图像和音频等多种模态，通过多阶段流程生成高质量的故事视频。该框架的核心优势在于其可定制性，用户可以自定义专家工具以提升每个组件的生成质量。此外，它还提供了故事主题列表和评估标准，便于进一步的故事创作和评估。MM_StoryAgent 主要面向需要高效生成故事视频的创作者和企业，其开源特性使得用户可以根据自身需求进行扩展和优化。

一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型，适用于动漫和设计领域。

Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练，具有独特的无线条、低深度效果，适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出，增强黑色表现力，同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景，如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的，旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。

Wan_AI Creative Drawing 是一个利用人工智能技术进行创意绘画和视频创作的平台。

Wan_AI Creative Drawing 是一个基于人工智能技术的创意绘画和视频创作平台。它通过先进的AI模型，能够根据用户输入的文字描述生成独特的艺术作品和视频内容。这种技术不仅降低了艺术创作的门槛，还为创意工作者提供了强大的工具。产品主要面向创意专业人士、艺术家和普通用户，帮助他们快速实现创意想法。目前，该平台可能提供免费试用或付费使用，具体价格和定位需进一步确认。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯推出的基于 HunyuanVideo 的图像到视频生成框架。

HunyuanVideo-I2V 是腾讯开源的图像到视频生成模型，基于 HunyuanVideo 架构开发。该模型通过图像潜在拼接技术，将参考图像信息有效整合到视频生成过程中，支持高分辨率视频生成，并提供可定制的 LoRA 效果训练功能。该技术在视频创作领域具有重要意义，能够帮助创作者快速生成高质量的视频内容，提升创作效率。

Wan2GP 是一个优化后的开源视频生成模型，专为低配置 GPU 用户设计，支持多种视频生成任务。

Wan2GP 是基于 Wan2.1 的改进版本，旨在为低配置 GPU 用户提供高效、低内存占用的视频生成解决方案。该模型通过优化内存管理和加速算法，使得普通用户也能在消费级 GPU 上快速生成高质量的视频内容。它支持多种任务，包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等，同时具备强大的视频 VAE 架构，能够高效处理 1080P 视频。Wan2GP 的出现降低了视频生成技术的门槛，使得更多用户能够轻松上手并应用于实际场景。

这是一个基于HunyuanVideo模型的适配器，用于基于关键帧的视频生成。

HunyuanVideo Keyframe Control Lora 是一个针对HunyuanVideo T2V模型的适配器，专注于关键帧视频生成。它通过修改输入嵌入层以有效整合关键帧信息，并应用低秩适配（LoRA）技术优化线性层和卷积输入层，从而实现高效微调。该模型允许用户通过定义关键帧精确控制生成视频的起始和结束帧，确保生成内容与指定关键帧无缝衔接，增强视频连贯性和叙事性。它在视频生成领域具有重要应用价值，尤其在需要精确控制视频内容的场景中表现出色。

TheoremExplainAgent 是一个用于生成多模态定理解释视频的智能系统。

TheoremExplainAgent 是一款基于人工智能的模型，专注于为数学和科学定理生成详细的多模态解释视频。它通过结合文本和视觉动画，帮助用户更深入地理解复杂概念。该产品利用 Manim 动画技术生成超过 5 分钟的长视频，填补了传统文本解释的不足，尤其在揭示推理错误方面表现出色。它主要面向教育领域，旨在提升学习者对 STEM 领域定理的理解能力，目前尚未明确其价格和商业化定位。

ComfyUI-WanVideoWrapper 是一个为 WanVideo 提供 ComfyUI 节点的工具。

ComfyUI-WanVideoWrapper 是一个为 WanVideo 提供 ComfyUI 节点的工具。它允许用户在 ComfyUI 环境中使用 WanVideo 的功能，实现视频生成和处理。该工具基于 Python 开发，支持高效的内容创作和视频生成，适合需要快速生成视频内容的用户。

提供动画形式的书籍总结，帮助视觉学习者快速掌握书籍核心内容。

BookWatch 是一个专注于为视觉学习者提供动画形式的书籍总结的平台。它通过生动的动画和简洁的总结，帮助用户快速理解书籍的核心思想，节省阅读时间。该平台涵盖多种书籍类别，包括商业、心理学、文学等，适合不同领域的学习者。其技术优势在于将复杂的书籍内容转化为易于理解的视觉形式，提升学习效率。BookWatch 定位为教育工具，旨在通过创新的学习方式，帮助用户更好地吸收知识。

Wan2.1 是一款开源的先进大规模视频生成模型，支持多种视频生成任务。

Wan2.1 是一款开源的先进大规模视频生成模型，旨在推动视频生成技术的边界。它通过创新的时空变分自编码器（VAE）、可扩展的训练策略、大规模数据构建和自动化评估指标，显著提升了模型的性能和通用性。Wan2.1 支持多种任务，包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等，能够生成高质量的视频内容。该模型在多个基准测试中表现优异，甚至超越了一些闭源模型。其开源特性使得研究人员和开发者可以自由使用和扩展该模型，适用于多种应用场景。

Wan2.1-T2V-14B 是一款高性能的文本到视频生成模型，支持多种视频生成任务。

Wan2.1-T2V-14B 是一款先进的文本到视频生成模型，基于扩散变换器架构，结合了创新的时空变分自编码器（VAE）和大规模数据训练。它能够在多种分辨率下生成高质量的视频内容，支持中文和英文文本输入，并在性能和效率上超越现有的开源和商业模型。该模型适用于需要高效视频生成的场景，如内容创作、广告制作和视频编辑等。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供，旨在推动视频生成技术的发展和应用。

JoyGen 是一种音频驱动的 3D 深度感知的说话人脸视频编辑技术。

JoyGen 是一种创新的音频驱动 3D 深度感知说话人脸视频生成技术。它通过音频驱动唇部动作生成和视觉外观合成，解决了传统技术中唇部与音频不同步和视觉质量差的问题。该技术在多语言环境下表现出色，尤其针对中文语境进行了优化。其主要优点包括高精度的唇音同步、高质量的视觉效果以及对多语言的支持。该技术适用于视频编辑、虚拟主播、动画制作等领域，具有广泛的应用前景。