产品库

表情包生成器

SDXL表情包生成器是一款基于Apple表情包的Fine-tune模型，可以根据输入的图片生成表情包。用户可以通过上传图片、选择输出图片的大小和数量、选择不同的refine style等参数来生成自己想要的表情包。该产品的优势在于生成速度快、效果好、操作简单，适用于需要大量表情包的用户。定价方面，该产品提供免费试用版和付费版，付费版价格根据使用情况而定。

基于 AI 技术生成视频内容的智能服务。

清影 AI 视频生成服务是一个创新的人工智能平台，旨在通过智能算法生成高质量的视频内容。该服务适合各种行业用户，能够快速便捷地生成富有创意的视觉内容。无论是商业广告、教育课程还是娱乐视频，清影 AI 都能提供优质的解决方案。该产品依托于先进的 GLM 大模型，确保生成内容的准确性与丰富性，同时满足用户个性化需求。提供免费试用，鼓励用户探索 AI 视频创作的无限可能。

利用AI技术快速生成视频内容

AI视频生成神器是一款利用人工智能技术，将图片或文字转换成视频内容的在线工具。它通过深度学习算法，能够理解图片和文字的含义，自动生成具有吸引力的视频内容。这种技术的应用，极大地降低了视频制作的成本和门槛，使得普通用户也能轻松制作出专业级别的视频。产品背景信息显示，随着社交媒体和视频平台的兴起，用户对视频内容的需求日益增长，而传统的视频制作方式成本高、耗时长，难以满足快速变化的市场需求。AI视频生成神器的出现，正好填补了这一市场空白，为用户提供了一种快速、低成本的视频制作解决方案。目前，该产品提供免费试用，具体价格需要在网站上查询。

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。

创新的AI视频生成器，快速实现创意视频。

Luma AI的Dream Machine是一款AI视频生成器，它利用先进的AI技术，将用户的想法转化为高质量、逼真的视频。它支持从文字描述或图片开始生成视频，具有高度的可扩展性、快速生成能力和实时访问功能。产品界面用户友好，适合专业人士和创意爱好者使用。Luma AI的Dream Machine不断更新，以保持技术领先，为用户提供持续改进的视频生成体验。

通过文本生成高质量AI视频

Sora视频生成器是一个可以通过文本生成高质量AI视频的在线网站。用户只需要输入想要生成视频的文本描述,它就可以使用OpenAI的Sora AI模型,转换成逼真的视频。网站还提供了丰富的视频样例,详细的使用指南和定价方案等。

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。

视频生成的精细控制工具

Ctrl-Adapter是一个专门为视频生成设计的Controlnet，提供图像和视频的精细控制功能，优化视频时间对齐，适配多种基础模型，具备视频编辑能力，显著提升视频生成效率和质量。

控制视频生成模型

传统的3D内容创作工具赋予用户直接控制场景的几何形状、外观、动作和摄像机路径，从而将他们的想象变为现实。然而，创建计算机生成的视频是一个繁琐的手动过程，可以通过新兴的文本到视频扩散模型实现自动化。尽管前景广阔，视频扩散模型难以控制，限制了用户应用自己的创造力，而不是放大它。为了解决这一挑战，我们提出了一种新颖的方法，将动态3D网格的可控性与新兴扩散模型的表现力和可编辑性相结合。为此，我们的方法以动画化的低保真度渲染网格作为输入，并将从动态网格获得的地面真实对应信息注入预训练的文本到图像生成模型的各个阶段，以输出高质量和时间一致的帧。我们在各种示例上演示了我们的方法，其中动作可以通过对绑定资产进行动画化或改变摄像机路径来获得。

利用AI技术，将文字和图像转化为创意视频。

通义万相AI创意作画是一款利用人工智能技术，将用户的文字描述或图像转化为视频内容的产品。它通过先进的AI算法，能够理解用户的创意意图，自动生成具有艺术感的视频。该产品不仅能够提升内容创作的效率，还能激发用户的创造力，适用于广告、教育、娱乐等多个领域。

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。

革命性深度学习工具，用于面部转换和视频生成。

DeepFuze是与ComfyUI无缝集成的先进深度学习工具，用于革新面部转换、lipsyncing、视频生成、声音克隆和lipsync翻译。利用先进的算法，DeepFuze使用户能够以无与伦比的真实性结合音频和视频，确保完美的面部动作同步。这一创新解决方案非常适合内容创作者、动画师、开发者以及任何希望以先进的AI驱动功能提升其视频编辑项目的人士。

一种可控的图像到视频生成框架

Motion-I2V是一种全新的框架，用于实现一致且可控的图像到视频生成（I2V）。与以往直接学习复杂图像到视频映射的方法不同，Motion-I2V将I2V分解为两个阶段，并采用显式运动建模。在第一阶段，我们提出了基于扩散的运动场预测器，专注于推断参考图像像素的轨迹。在第二阶段，我们提出了增强的运动增强时间注意力，以增强视频潜在扩散模型中有限的一维时间注意力。该模块可以在第一阶段预测的轨迹的指导下，有效地将参考图像特征传播到合成帧。与现有方法相比，Motion-I2V即使在存在大运动和视角变化的情况下，也能生成更一致的视频。通过为第一阶段训练稀疏轨迹控制网络，Motion-I2V可以支持用户精确控制运动轨迹和运动区域，具有稀疏轨迹和区域注释的控制能力。这比仅依赖文本说明更可控。此外，Motion-I2V的第二阶段自然地支持零样本视频到视频转换。定性和定量比较表明，Motion-I2V在一致且可控的图像到视频生成方面优于先前的方法。

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。

视频生成的前沿模型

WorldDreamer是一个创新的视频生成模型，它通过预测遮蔽的视觉令牌来理解并模拟世界动态。它在图像到视频合成、文本到视频生成、视频修复、视频风格化以及动作到视频生成等多个方面表现出色。该模型借鉴了大型语言模型的成功经验，将世界建模视为一个无监督的视觉序列建模挑战，通过将视觉输入映射到离散的令牌并预测被遮蔽的令牌来实现。

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。

大规模视频生成扩散模型

Sora是一个基于大规模训练的文本控制视频生成扩散模型。它能够生成长达1分钟的高清视频,涵盖广泛的视觉数据类型和分辨率。Sora通过在视频和图像的压缩潜在空间中训练,将其分解为时空位置补丁,实现了可扩展的视频生成。Sora还展现出一些模拟物理世界和数字世界的能力,如三维一致性和交互,揭示了继续扩大视频生成模型规模来发展高能力模拟器的前景。

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。

AI驱动的视频生成工具，一键生成高质量营销视频

小视频宝（ClipTurbo）是一个AI驱动的视频生成工具，旨在帮助用户轻松创建高质量的营销视频。该工具利用AI技术处理文案、翻译、图标匹配和TTS语音合成，最终使用manim渲染视频，避免了纯生成式AI被平台限流的问题。小视频宝支持多种模板，用户可以根据需要选择分辨率、帧率、宽高比或屏幕方向，模板将自动适配。此外，它还支持多种语音服务，包括内置的EdgeTTS语音。目前，小视频宝仍处于早期开发阶段，仅提供给三花AI的注册用户。

精准控制文本生成视频的相机姿态

CameraCtrl 致力于为文本生成视频模型提供精准相机姿态控制，通过训练相机编码器实现参数化相机轨迹，从而实现视频生成过程中的相机控制。产品通过综合研究各种数据集的效果，证明视频具有多样的相机分布和相似外观可以增强可控性和泛化能力。实验证明 CameraCtrl 在实现精确、领域自适应的相机控制方面非常有效，是从文本和相机姿态输入实现动态、定制视频叙事的重要进展。

灵活的视频生成控制器

MotionCtrl 是一个统一而灵活的视频生成控制器，能够独立有效地管理相机和物体的运动。它可以根据相机姿态序列和物体轨迹指导视频生成模型，生成具有复杂相机运动和特定物体运动的视频。MotionCtrl 还可以与其他视频生成方法集成，如 SVD。它的优势包括能够精细地控制相机运动和物体运动，使用外观无关的相机姿态和轨迹，适应各种相机姿态和轨迹，生成具有自然外观的视频等。

生成和交互控制开放世界游戏视频的扩散变换模型

GameGen-X是专为生成和交互控制开放世界游戏视频而设计的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性，如创新角色、动态环境、复杂动作和多样事件，实现了高质量、开放领域的视频生成。此外，它还提供了交互控制能力，能够根据当前视频片段预测和改变未来内容，从而实现游戏玩法模拟。为了实现这一愿景，我们首先从零开始收集并构建了一个开放世界视频游戏数据集（OGameData），这是第一个也是最大的开放世界游戏视频生成和控制数据集，包含超过150款游戏的100多万个多样化游戏视频片段，这些片段都配有GPT-4o的信息性字幕。GameGen-X经历了两阶段的训练过程，包括基础模型预训练和指令调优。首先，模型通过文本到视频生成和视频续集进行预训练，赋予了其长序列、高质量开放领域游戏视频生成的能力。进一步，为了实现交互控制能力，我们设计了InstructNet来整合与游戏相关的多模态控制信号专家。这使得模型能够根据用户输入调整潜在表示，首次在视频生成中统一角色交互和场景内容控制。在指令调优期间，只有InstructNet被更新，而预训练的基础模型被冻结，使得交互控制能力的整合不会损失生成视频内容的多样性和质量。GameGen-X代表了使用生成模型进行开放世界视频游戏设计的一次重大飞跃。它展示了生成模型作为传统渲染技术的辅助工具的潜力，有效地将创造性生成与交互能力结合起来。

高保真图像到视频生成框架

AtomoVideo是一个新颖的高保真图像到视频（I2V）生成框架，它从输入图像生成高保真视频，与现有工作相比，实现了更好的运动强度和一致性，并且无需特定调整即可与各种个性化T2I模型兼容。

AI语音和视频生成

Listnr AI是一款由AI驱动的语音和视频生成工具。它提供900多种语音和142种语言选择，可以生成逼真的语音和视频内容。用户可以免费开始使用，并在需要时选择付费计划。Listnr AI适用于各种场景，包括生成视频、创建语音广告、制作音频文章、播客制作等。它提供透明的定价，用户可以根据自己的需求选择合适的付费计划。

无需视频制作经验，通过简单操作即可生成精细控制的视频

DragNUWA是一款视频生成工具，能够通过直接操作背景或图像，将动作转化为摄像机运动或目标物体运动，生成对应的视频。DragNUWA 1.5基于稳定视频扩散技术，可根据特定路径使图像动起来。DragNUWA 1.0利用文字、图像和轨迹作为三个重要的控制因素，从语义、空间和时间上促进高度可控的视频生成。用户可通过git克隆仓库、下载预训练模型，并在桌面端进行图像拖拽生成动画。

集成空间编织注意力，提升扩散模型的高保真条件

HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型，旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征，并将其作为输入到HMControlModule，从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块，提高了生成视频的连续性和保真度。此外，HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情，以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint，实现了框架的热插拔适配器，不会影响T2I模型的泛化能力。

AI视频生成工具

Sora AI Video Generator是一款用于生成AI视频的工具。它可以根据提供的文本内容，自动合成出高质量的视频。该工具具有智能视频编辑、自动配乐、特效添加等功能，可以满足用户在影视制作、广告制作、社交媒体营销等领域的需求。定价方面，请访问官方网站了解详情。

基于控制网络的图像生成模型

FLUX.1-dev-Controlnet-Canny-alpha是一个基于控制网络的图像生成模型，属于Stable Diffusion系列。它使用先进的Diffusers技术，通过文本到图像的转换为用户提供高质量的图像生成服务。此模型特别适用于需要精确控制图像细节和风格的场景。

控制文本到图像生成过程

FreeControl是一个无需训练就可以实现对文本到图像生成过程的可控制的方法。它支持对多种条件、架构和检查点的同时控制。FreeControl通过结构指导实现与指导图像的结构对齐,通过外观指导实现使用相同种子的生成图像之间的外观共享。FreeControl包含分析阶段和合成阶段。在分析阶段,FreeControl查询文本到图像模型生成少量种子图像,然后从生成的图像构建线性特征子空间。在合成阶段,FreeControl在子空间中运用指导实现与指导图像的结构对齐,以及使用与不使用控制的生成图像之间的外观对齐。