产品库

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。

生成视频的开源模型

CogVideoX是一个开源的视频生成模型，由清华大学团队开发，支持从文本描述生成视频。它提供了多种视频生成模型，包括入门级和大型模型，以满足不同质量和成本需求。模型支持多种精度，包括FP16和BF16，推荐使用与模型训练时相同的精度进行推理。CogVideoX-5B模型特别适用于需要生成高质量视频内容的场景，如电影制作、游戏开发和广告创意。

文本到视频的生成模型

CogVideoX是一个开源的视频生成模型，与商业模型同源，支持通过文本描述生成视频内容。它代表了文本到视频生成技术的最新进展，具有生成高质量视频的能力，能够广泛应用于娱乐、教育、商业宣传等领域。

文本到视频生成的创新框架

VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

训练无关的运动克隆，实现可控视频生成

MotionClone是一个训练无关的框架，允许从参考视频进行运动克隆，以控制文本到视频的生成。它利用时间注意力机制在视频反转中表示参考视频中的运动，并引入了主时间注意力引导来减轻注意力权重中噪声或非常微妙运动的影响。此外，为了协助生成模型合成合理的空间关系并增强其提示跟随能力，提出了一种利用参考视频中的前景粗略位置和原始分类器自由引导特征的位置感知语义引导机制。

文本到视频生成的创新模型，实现姿势引导的动画制作。

Follow-Your-Pose是一个文本到视频生成的模型，它利用姿势信息和文本描述来生成可编辑、可控制姿势的角色视频。这项技术在数字人物创作领域具有重要应用价值，解决了缺乏综合数据集和视频生成先验模型的限制。通过两阶段训练方案，结合预训练的文本到图像模型，实现了姿势可控的视频生成。

一款面向高质量长视频生成的实验性框架，具有扩展序列长度和增强动态特性。

Mira（Mini-Sora）是一个实验性的项目，旨在探索高质量、长时视频生成领域，特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频（T2V）生成框架的基础上，通过以下几个关键方面实现突破：扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前，Mira项目处于实验阶段，与Sora等更高级的视频生成技术相比，仍有提升空间。

Morph Studio可以帮助用户通过文本提示创造出独特的视频

Morph Studio是一个基于人工智能的文本到视频生成平台。它使用先进的算法,可以通过用户提供的文本提示,自动生成高质量的视频。Morph Studio使创作者可以将自己的创意快速实现成动态的视觉内容。它极大地降低了视频制作的门槛,用户无需具备专业技能和昂贵设备,就可以创造出独特的视频作品。此外,Morph Studio还提供了强大的自定义功能,用户可以调整生成视频的长度、分辨率、样式等参数,输出结果更符合自己的需求。总之,这是一款极具创新和颠覆性的人工智能产品。

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。

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。

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。

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。

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。

Freepik AI 视频生成器，基于人工智能技术快速生成高质量视频内容。

Freepik AI 视频生成器是一款基于人工智能技术的在线工具，能够根据用户输入的初始图像或描述快速生成视频。该技术利用先进的 AI 算法，实现视频内容的自动化生成，极大地提高了视频创作的效率。产品定位为创意设计人员和视频制作者提供快速、高效的视频生成解决方案，帮助用户节省时间和精力。目前该工具处于 Beta 测试阶段，用户可以免费试用其功能。

使用Hailuo AI技术在线生成专业功夫视频。

AI Kungfu Video Generator是一个基于Hailuo AI模型的在线平台，能够让用户通过上传照片并选择相关提示，快速生成高质量的功夫视频。该技术利用人工智能的强大能力，将静态图片转化为充满动感的武术场景，为用户带来极具视觉冲击力的体验。其主要优点包括操作简单、生成速度快以及高度的定制化选项。产品定位为满足用户对功夫视频创作的需求，无论是个人娱乐还是商业用途，都能提供相应的解决方案。此外，平台还提供免费试用，用户在注册后可以免费生成第一个视频，之后则需要升级到付费计划以获得更多功能。

Phantom 是一款基于跨模态对齐的主体一致性视频生成模型。

Phantom 是一种先进的视频生成技术，通过跨模态对齐实现主体一致性视频生成。它能够根据单张或多张参考图像生成生动的视频内容，同时严格保留主体的身份特征。该技术在内容创作、虚拟现实和广告等领域具有重要应用价值，能够为创作者提供高效且富有创意的视频生成解决方案。Phantom 的主要优点包括高度的主体一致性、丰富的视频细节以及强大的多模态交互能力。

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。

SkyReels-V1 是首个开源的人类中心视频基础模型，专注于高质量视频生成。

SkyReels-V1 是一个开源的人类中心视频基础模型，基于高质量影视片段微调，专注于生成高质量的视频内容。该模型在开源领域达到了顶尖水平，与商业模型相媲美。其主要优势包括：高质量的面部表情捕捉、电影级的光影效果以及高效的推理框架 SkyReelsInfer，支持多 GPU 并行处理。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。

FlashVideo 是一个高效的高分辨率视频生成模型，专注于细节和保真度的流动。

FlashVideo 是一款专注于高效高分辨率视频生成的深度学习模型。它通过分阶段的生成策略，首先生成低分辨率视频，再通过增强模型提升至高分辨率，从而在保证细节的同时显著降低计算成本。该技术在视频生成领域具有重要意义，尤其是在需要高质量视觉内容的场景中。FlashVideo 适用于多种应用场景，包括内容创作、广告制作和视频编辑等。其开源性质使得研究人员和开发者可以灵活地进行定制和扩展。

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。

使用简单的提示和图像生成视频片段。

Adobe Firefly 是一款基于人工智能技术的视频生成工具。它能够根据用户提供的简单提示或图像快速生成高质量的视频片段。该技术利用先进的 AI 算法，通过对大量视频数据的学习和分析，实现自动化的视频创作。其主要优点包括操作简单、生成速度快、视频质量高。Adobe Firefly 面向创意工作者、视频制作者以及需要快速生成视频内容的用户，提供高效、便捷的视频创作解决方案。目前该产品处于 Beta 测试阶段，用户可以免费使用，未来可能会根据市场需求和产品发展进行定价和定位。

Lumina-Video 是一个用于视频生成的初步尝试项目，支持文本到视频的生成。

Lumina-Video 是 Alpha-VLLM 团队开发的一个视频生成模型，主要用于从文本生成高质量的视频内容。该模型基于深度学习技术，能够根据用户输入的文本提示生成对应的视频，具有高效性和灵活性。它在视频生成领域具有重要意义，为内容创作者提供了强大的工具，能够快速生成视频素材。目前该项目已开源，支持多种分辨率和帧率的视频生成，并提供了详细的安装和使用指南。

Goku 是一款基于流的视频生成基础模型，专注于高质量视频生成。

Goku 是一个专注于视频生成的人工智能模型，能够根据文本提示生成高质量的视频内容。该模型基于先进的流式生成技术，能够生成流畅且具有吸引力的视频，适用于多种场景，如广告、娱乐和创意内容制作。Goku 的主要优点在于其高效的生成能力和对复杂场景的出色表现能力，能够显著降低视频制作成本，同时提升内容的吸引力。该模型由香港大学和字节跳动的研究团队共同开发，旨在推动视频生成技术的发展。

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。

VideoJAM 是一种用于增强视频生成模型运动连贯性的框架。

VideoJAM 是一种创新的视频生成框架，旨在通过联合外观 - 运动表示来提升视频生成模型的运动连贯性和视觉质量。该技术通过引入内指导机制（Inner-Guidance），利用模型自身预测的运动信号动态引导视频生成，从而在生成复杂运动类型时表现出色。VideoJAM 的主要优点是能够显著提高视频生成的连贯性，同时保持高质量的视觉效果，且无需对训练数据或模型架构进行大规模修改，即可应用于任何视频生成模型。该技术在视频生成领域具有重要的应用前景，尤其是在需要高度运动连贯性的场景中。

OmniHuman-1 是一种基于单张人像和运动信号生成人类视频的多模态框架。

OmniHuman-1 是一个端到端的多模态条件人类视频生成框架，能够基于单张人像和运动信号（如音频、视频或其组合）生成人类视频。该技术通过混合训练策略克服了高质量数据稀缺的问题，支持任意宽高比的图像输入，生成逼真的人类视频。它在弱信号输入（尤其是音频）方面表现出色，适用于多种场景，如虚拟主播、视频制作等。