产品库

一种稳定高效的视频生成模型

AnimateLCM-SVD-xt是一种新的图像到视频生成模型,可以在很少的步骤内生成高质量、连贯性好的视频。该模型通过一致性知识蒸馏和立体匹配学习技术,使生成视频更加平稳连贯,同时大大减少了计算量。关键特点包括:1) 4-8步内生成25帧576x1024分辨率视频;2) 比普通视频diffusion模型降低12.5倍计算量;3) 生成视频质量好,无需额外分类器引导。

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。

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。

Magic 1-For-1 是一个高效的图像到视频生成模型，可在一分钟内生成一分钟的视频。

Magic 1-For-1 是一个专注于高效视频生成的模型，其核心功能是将文本和图像快速转换为视频。该模型通过将文本到视频的生成任务分解为文本到图像和图像到视频两个子任务，优化了内存使用并减少了推理延迟。其主要优点包括高效性、低延迟和可扩展性。该模型由北京大学 DA-Group 团队开发，旨在推动交互式基础视频生成领域的发展。目前该模型及相关代码已开源，用户可以免费使用，但需遵守开源许可协议。

VideoWorld是一个探索从无标签视频中学习知识的深度生成模型。

VideoWorld是一个专注于从纯视觉输入（无标签视频）中学习复杂知识的深度生成模型。它通过自回归视频生成技术，探索如何仅通过视觉信息学习任务规则、推理和规划能力。该模型的核心优势在于其创新的潜在动态模型（LDM），能够高效地表示多步视觉变化，从而显著提升学习效率和知识获取能力。VideoWorld在视频围棋和机器人控制任务中表现出色，展示了其强大的泛化能力和对复杂任务的学习能力。该模型的研究背景源于对生物体通过视觉而非语言学习知识的模仿，旨在为人工智能的知识获取开辟新的途径。

一款能够生成电影级质量视频的图像到视频模型

Ruyi-Models是一个图像到视频的模型，能够生成高达768分辨率、每秒24帧的电影级视频，支持镜头控制和运动幅度控制。使用RTX 3090或RTX 4090显卡，可以无损生成512分辨率、120帧的视频。该模型以其高质量的视频生成能力和对细节的精确控制而受到关注，尤其在需要生成高质量视频内容的领域，如电影制作、游戏制作和虚拟现实体验中具有重要应用价值。

开源图像到视频生成模型

Ruyi-Mini-7B是由CreateAI团队开发的开源图像到视频生成模型，具有约71亿参数，能够从输入图像生成360p到720p分辨率的视频帧，最长5秒。模型支持不同宽高比，并增强了运动和相机控制功能，提供更大的灵活性和创造力。该模型在Apache 2.0许可下发布，意味着用户可以自由使用和修改。

基于HunyuanVideo的视频生成工具，支持图像到视频的转换

ComfyUI-HunyuanVideoWrapper-IP2V是一个基于HunyuanVideo的视频生成工具，它允许用户通过图像提示生成视频（IP2V），即利用图像作为生成视频的条件，提取图像的概念和风格。这项技术主要优点在于能够将图像的风格和内容融入视频生成过程中，而不仅仅是作为视频的第一帧。产品背景信息显示，该工具目前处于实验阶段，但已经可以工作，且对VRAM有较高要求，至少需要20GB。

文本图像到视频生成模型

Allegro-TI2V是一个文本图像到视频生成模型，它能够根据用户提供的提示和图像生成视频内容。该模型以其开源性、多样化的内容创作能力、高质量的输出、小巧高效的模型参数以及支持多种精度和GPU内存优化而受到关注。它代表了当前人工智能技术在视频生成领域的前沿进展，具有重要的技术价值和商业应用潜力。Allegro-TI2V模型在Hugging Face平台上提供，遵循Apache 2.0开源协议，用户可以免费下载和使用。

创意智能平台，用于构建魔法般的AI产品

Dream Machine API是一个创意智能平台，它提供了一系列先进的视频生成模型，通过直观的API和开源SDKs，用户可以构建和扩展创意AI产品。该平台拥有文本到视频、图像到视频、关键帧控制、扩展、循环和相机控制等功能，旨在通过创意智能与人类合作，帮助他们创造更好的内容。Dream Machine API的推出，旨在推动视觉探索和创造的丰富性，让更多的想法得以尝试，构建更好的叙事，并让那些以前无法做到的人讲述多样化的故事。

由上海人工智能实验室开发的先进视频生成模型

Vchitect 2.0（筑梦2.0）是一款由上海人工智能实验室开发的高级视频生成模型，旨在赋予视频创作新的动力。它支持20秒视频生成，灵活的宽高比，生成空间时间增强，以及长视频评估。Vchitect 2.0通过其先进的技术，能够将静态图像转换为5-10秒的视频，使用户能够轻松地将照片或设计转换为引人入胜的视觉体验。此外，Vchitect 2.0还支持长视频生成模型的评估，通过VBench平台，提供全面且持续更新的评估排行榜，支持多种长视频模型，如Gen-3、Kling、OpenSora等。

高效生成一致性人物视频动画的模型

UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显著提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。

3D一致性的视频生成框架

CamCo是一个创新的图像到视频生成框架，它能够生成具有3D一致性的高质量视频。该框架通过Plücker坐标引入相机信息，并提出了一种符合几何一致性的双线约束注意力模块。此外，CamCo在通过运动结构算法估计相机姿态的真实世界视频上进行了微调，以更好地合成物体运动。

Sora AI 开发的纯文本到视频生成模型

Sora 是 OpenAI 开发的文本到视频生成模型,能够根据文本描述生成长达1分钟的逼真图像序列。它具有理解和模拟物理世界运动的能力,目标是训练出帮助人们解决需要实物交互的问题的模型。Sora 可以解释长篇提示,根据文本输入生成各种人物、动物、景观和城市景象。它的缺点是难以准确描绘复杂场景的物理学以及理解因果关系。

AI革命性地改变了内容创作，利用先进的视频生成技术，将文本和图像转化为动态视频，实现视频到视频的创作。探索数字故事讲述的未来。

AI SORA TECH是一款革命性的内容创作工具，利用先进的视频生成技术，将文本和图像转化为动态视频，并支持视频到视频的创作。它可以根据输入的文本或图像生成整个视频或延长现有视频的长度，满足各种视频制作需求。AI SORA TECH的功能丰富，操作简便，适用于专业人士和初学者。

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。

一种无混叠的任意尺度超分辨率方法。

Thera 是一种先进的超分辨率技术，能够在不同尺度下生成高质量图像。其主要优点在于内置物理观察模型，有效避免了混叠现象。该技术由 ETH Zurich 的研究团队开发，适用于图像增强和计算机视觉领域，尤其在遥感和摄影测量中具有广泛应用。

Wan 2.1 AI 是一款将文本和图像转化为高质量视频的先进 AI 视频生成模型。

Wan 2.1 AI 是由阿里巴巴开发的开源大规模视频生成 AI 模型。它支持文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）的生成，能够将简单的输入转化为高质量的视频内容。该模型在视频生成领域具有重要意义，能够极大地简化视频创作流程，降低创作门槛，提高创作效率，为用户提供丰富多样的视频创作可能性。其主要优点包括高质量的视频生成效果、复杂动作的流畅展现、逼真的物理模拟以及丰富的艺术风格等。目前该产品已完全开源，用户可以免费使用其基础功能，对于有视频创作需求但缺乏专业技能或设备的个人和企业来说，具有很高的实用价值。

通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。

MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术，它利用多实例扩散模型，能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制，能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性，无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色，适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。

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。

一个高效的无边界3D城市生成框架，使用3D高斯绘制技术实现快速生成。

GaussianCity是一个专注于高效生成无边界3D城市的框架，基于3D高斯绘制技术。该技术通过紧凑的3D场景表示和空间感知的高斯属性解码器，解决了传统方法在生成大规模城市场景时面临的内存和计算瓶颈。其主要优点是能够在单次前向传递中快速生成大规模3D城市，显著优于现有技术。该产品由南洋理工大学S-Lab团队开发，相关论文发表于CVPR 2025，代码和模型已开源，适用于需要高效生成3D城市环境的研究人员和开发者。

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。