产品库

一种用于控制人类图像动画的方法

DisPose是一种用于控制人类图像动画的方法，它通过运动场引导和关键点对应来提高视频生成的质量。这项技术能够从参考图像和驱动视频中生成视频，同时保持运动对齐和身份信息的一致性。DisPose通过从稀疏的运动场和参考图像生成密集的运动场，提供区域级别的密集引导，同时保持稀疏姿态控制的泛化能力。此外，它还从参考图像中提取与姿态关键点对应的扩散特征，并将这些点特征转移到目标姿态，以提供独特的身份信息。DisPose的主要优点包括无需额外的密集输入即可提取更通用和有效的控制信号，以及通过即插即用的混合ControlNet提高生成视频的质量和一致性，而无需冻结现有模型参数。

通过生成运动场适应实现单图像动画化

MOFA-Video是一种能够将单张图片通过各种控制信号动画化的方法。它采用了稀疏到密集(S2D)运动生成和基于流的运动适应技术，可以有效地使用轨迹、关键点序列及其组合等不同类型的控制信号来动画化单张图片。在训练阶段，通过稀疏运动采样生成稀疏控制信号，然后训练不同的MOFA-Adapters来通过预训练的SVD生成视频。在推理阶段，不同的MOFA-Adapters可以组合起来共同控制冻结的SVD。

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。

音频驱动的交互式头部生成框架，用于双人对话。

INFP是一个音频驱动的交互式头部生成框架，专为双人对话设计。它可以根据双人对话中的双轨音频和一个任意代理的单人肖像图像动态合成具有逼真面部表情和节奏性头部姿态动作的言语、非言语和交互式代理视频。该框架轻量而强大，适用于视频会议等即时通讯场景。INFP代表交互式(Interactive)、自然(Natural)、快速(Flash)和通用(Person-generic)。

使用AI技术将照片转化为逼真的亲吻视频。

AI Kissing Video Generator是一个利用先进人工智能技术的视频生成平台，可以将用户的照片转换成逼真的亲吻视频。这项技术代表了数字内容创作的未来，能够捕捉特殊时刻，创造浪漫、专业质量的视频。产品的主要优点包括100%由AI驱动、高清质量输出、自定义提示以及易于使用的界面。它适合内容创作者、数字艺术家以及任何希望创造独特、引人入胜的浪漫内容的人。

图生视频大模型，专为动漫和游戏场景设计

Ruyi是图森未来发布的图生视频大模型，专为在消费级显卡上运行而设计，并提供详尽的部署说明和ComfyUI工作流，以便用户能够快速上手。Ruyi凭借在帧间一致性、动作流畅性方面的卓越表现，以及和谐自然的色彩呈现和构图，将为视觉叙事提供全新的可能性。同时，该模型还针对动漫和游戏场景进行深度学习，将成为ACG爱好者理想的创意伙伴。

快速生成高质量视频的模型

FastHunyuan是由Hao AI Lab开发的加速版HunyuanVideo模型，能够在6次扩散步骤中生成高质量视频，相比原始HunyuanVideo模型的50步扩散，速度提升约8倍。该模型在MixKit数据集上进行一致性蒸馏训练，具有高效率和高质量的特点，适用于需要快速生成视频的场景。

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。

Google DeepMind的先进视频生成模型

Veo 2是Google DeepMind开发的最新视频生成模型，它代表了视频生成技术的一个重大进步。Veo 2能够逼真地模拟真实世界的物理效果和广泛的视觉风格，同时遵循简单和复杂的指令。该模型在细节、逼真度和减少人工痕迹方面显著优于其他AI视频模型。Veo 2的高级运动能力让其能够精确地表示运动，并且能够精确地遵循详细的指令，创造出各种镜头风格、角度和运动。Veo 2在视频生成领域的重要性体现在其增强了视频内容的多样性和质量，为电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域提供了强大的技术支持。

快速因果视频生成器，实现即时视频生成。

CausVid是一个先进的视频生成模型，它通过将预训练的双向扩散变换器适配为因果变换器，实现了即时视频帧的生成。这一技术的重要性在于它能够显著减少视频生成的延迟，使得视频生成能够以交互式帧率（9.4FPS）在单个GPU上进行流式生成。CausVid模型支持从文本到视频的生成，以及零样本图像到视频的生成，展现了视频生成技术的新高度。

基于扩散模型的图像和视频生成工具

HelloMeme是一个集成了空间编织注意力（Spatial Knitting Attentions）的扩散模型，用于嵌入高级别和细节丰富的条件。该模型支持图像和视频的生成，具有改善生成视频与驱动视频之间表情一致性、减少VRAM使用、优化算法等优点。HelloMeme由HelloVision团队开发，属于HelloGroup Inc.，是一个前沿的图像和视频生成技术，具有重要的商业和教育价值。

多视角视频生成同步技术

SynCamMaster是一种先进的视频生成技术，它能够从多样化的视角同步生成多摄像机视频。这项技术通过预训练的文本到视频模型，增强了视频内容在不同视角下的动态一致性，对于虚拟拍摄等应用场景具有重要意义。该技术的主要优点包括能够处理开放世界视频的任意视角生成，整合6自由度摄像机姿态，并设计了一种渐进式训练方案，利用多摄像机图像和单目视频作为补充，显著提升了模型性能。

探索由OpenAI的Sora创造的惊人AI视频

Sora Explore是一个展示由OpenAI的Sora技术生成的视频作品的平台。它代表了AI视频生成领域的前沿技术，允许用户探索和发现AI在视频创作中的无限可能性。该平台以其高质量的视频生成和用户友好的界面而受到欢迎，提供了一个全新的视角来观察和理解AI技术的发展和应用。Sora Explore的背景信息显示，它是由Sora Explore团队构建的，旨在为用户提供一个集中的平台来浏览和欣赏AI生成的视频内容。

音频驱动的表情丰富的视频生成模型

MEMO是一个先进的开放权重模型，用于音频驱动的说话视频生成。该模型通过记忆引导的时间模块和情感感知的音频模块，增强了长期身份一致性和运动平滑性，同时通过检测音频中的情感来细化面部表情，生成身份一致且富有表情的说话视频。MEMO的主要优点包括更真实的视频生成、更好的音频-唇形同步、身份一致性和表情情感对齐。该技术背景信息显示，MEMO在多种图像和音频类型中生成更真实的说话视频，超越了现有的最先进方法。

探索AI前沿，精选国内外AI产品与应用。

智趣AI甄选是一个专注于人工智能领域的综合性平台，旨在洞察行业发展前景，精选并展示国内外的AI产品与应用。平台提供丰富的学习资源，行业融合案例分析，助力用户洞悉AI发展趋势，与AI技术同行，共创未来。

腾讯开源的大型视频生成模型训练框架

HunyuanVideo是腾讯开源的一个系统性框架，用于训练大型视频生成模型。该框架通过采用数据策划、图像-视频联合模型训练和高效的基础设施等关键技术，成功训练了一个超过130亿参数的视频生成模型，是所有开源模型中最大的。HunyuanVideo在视觉质量、运动多样性、文本-视频对齐和生成稳定性方面表现出色，超越了包括Runway Gen-3、Luma 1.6在内的多个行业领先模型。通过开源代码和模型权重，HunyuanVideo旨在缩小闭源和开源视频生成模型之间的差距，推动视频生成生态系统的活跃发展。

灵感激发与视频创作平台

跃问视频是一个集灵感激发与视频创作于一体的平台，它通过提供丰富的视觉和创意内容，帮助用户激发创意并创作出独特的视频。该平台以其独特的美学风格和高效的视频生成技术为主要优点，尤其在中国风题材上表现出色。跃问视频的背景信息显示，它是由阶跃星辰公司推出的，该公司在多模态能力方面遥遥领先，提供了从文本到视频的生成技术。产品定位于中高端市场，以其高质量的视频生成和优化服务吸引用户。

基于扩散模型的2D视频生成系统，实现人-物交互动画。

AnchorCrafter是一个创新的扩散模型系统，旨在生成包含目标人物和定制化对象的2D视频，通过人-物交互（HOI）的集成，实现高视觉保真度和可控交互。该系统通过HOI-外观感知增强从任意多视角识别对象外观的能力，并分离人和物的外观；HOI-运动注入则通过克服对象轨迹条件和相互遮挡管理的挑战，实现复杂的人-物交互。此外，HOI区域重新加权损失作为训练目标，增强了对对象细节的学习。该技术在保持对象外观和形状意识的同时，也维持了人物外观和运动的一致性，对于在线商务、广告和消费者参与等领域具有重要意义。

基于频率分解的身份保持文本到视频生成模型

ConsisID是一个基于频率分解的身份保持文本到视频生成模型，它通过在频域中使用身份控制信号来生成与输入文本描述一致的高保真度视频。该模型不需要针对不同案例进行繁琐的微调，并且能够保持生成视频中人物身份的一致性。ConsisID的提出，推动了视频生成技术的发展，特别是在无需调整的流程和频率感知的身份保持控制方案方面。

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。

视频生成模型Sora的存档库

SoraVids是一个基于Hugging Face平台的视频生成模型Sora的存档库。它包含了87个视频和83个对应的提示，这些视频和提示在OpenAI撤销API密钥前被公开展示。这些视频均为MIME类型video/mp4，帧率为30 FPS。SoraVids的背景是OpenAI的视频生成技术，它允许用户通过文本提示生成视频内容。这个存档库的重要性在于它保存了在API密钥被撤销前生成的视频，为研究和教育提供了宝贵的资源。

基于DiT的视频生成模型，实时生成高质量视频。

LTX-Video是由Lightricks开发的首个基于DiT的视频生成模型，能够实时生成高质量的视频内容。该模型以24 FPS的速度生成768x512分辨率的视频，速度超过观看速度。模型经过大规模多样化视频数据集的训练，能够生成高分辨率且内容真实多样的视频。LTX-Video支持文本到视频(text-to-video)以及图像+文本到视频(image+text-to-video)的应用场景。

实时AI视频生成开源模型

LTXV是Lightricks推出的一个实时AI视频生成开源模型，它代表了视频生成技术的最新发展。LTXV能够提供可扩展的长视频制作能力，优化了GPU和TPU系统，大幅减少了视频生成时间，同时保持了高视觉质量。LTXV的独特之处在于其帧到帧学习技术，确保了帧之间的连贯性，消除了闪烁和场景内的不一致问题。这一技术对于视频制作行业来说是一个巨大的进步，因为它不仅提高了效率，还提升了视频内容的质量。

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。

视频扩散模型，用于虚拟试穿。

Fashion-VDM是一个视频扩散模型（VDM），用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入，旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频，同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比，Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括：扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略，以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。

将图像和文本转换成短视频的AI驱动平台

img2video是一个利用先进AI技术将静态图像和文本转换成短视频的平台，特别适合社交媒体内容创作。它通过简化视频创作流程，使得用户能够轻松创建引人注目的视频内容，提升内容的吸引力和传播力。该产品背景信息显示，它适用于多种视频创作场景，如产品展示、舞蹈视频、旧照片动画等，并且提供了多种视频生成选项，满足不同用户的需求。价格方面，虽然页面上没有明确说明，但提到了'定价'页面，可能意味着有付费服务。

开源视频生成模型，支持10秒视频和更高分辨率。

CogVideoX1.5-5B-SAT是由清华大学知识工程与数据挖掘团队开发的开源视频生成模型，是CogVideoX模型的升级版。该模型支持生成10秒视频，并支持更高分辨率的视频生成。模型包含Transformer、VAE和Text Encoder等模块，能够根据文本描述生成视频内容。CogVideoX1.5-5B-SAT模型以其强大的视频生成能力和高分辨率支持，为视频内容创作者提供了一个强大的工具，尤其在教育、娱乐和商业领域有着广泛的应用前景。

用户视频的生成性视频摄像机控制

ReCapture是一种从单一用户提供的视频生成新视频和新颖摄像机轨迹的方法。该技术允许我们从完全不同的角度重新生成源视频，并带有电影级别的摄像机运动。ReCapture通过使用多视图扩散模型或基于深度的点云渲染生成带有新摄像机轨迹的嘈杂锚视频，然后通过我们提出的掩蔽视频微调技术将锚视频重新生成为干净且时间上一致的重新角度视频。这种技术的重要性在于它能够利用视频模型的强大先验，将近似的视频重新生成为时间上一致且美观的视频。

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。