产品库

开源视频生成模型，支持多种生成任务。

Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型，旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异，支持消费者级 GPU，能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色，具有强大的视觉文本生成能力，适用于各种实际应用场景。

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。

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。

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。

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。

一种新颖的图像到视频采样技术，基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。

leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法，将静态图像转换为动态视频，为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景，如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布，供开发者和研究人员免费使用，未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。

Seaweed-APT是一种支持实时单步生成1280x720 24fps视频的模型。

Seaweed-APT是一种用于视频生成的模型，通过对抗性后训练技术，实现了大规模文本到视频的单步生成。该模型能够在短时间内生成高质量的视频，具有重要的技术意义和应用价值。其主要优点是速度快、生成效果好，适用于需要快速生成视频的场景。目前尚未明确具体的价格和市场定位。

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。

谷歌旗下领先的人工智能研究公司

Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。

Etna是七火山科技开发的AIGC模型，专注于根据文本描述生成相应的视频内容

Etna模型采用了Diffusion架构，并结合了时空卷积和注意力层，使其能够处理视频数据并理解时间连续性，从而生成具有时间维度的视频内容。该模型在大型视频数据集上进行训练，使用了深度学习技术策略，包括大规模训练、超参数优化和微调，以确保强大的性能和生成能力。

BAGEL是一款开源的统一多模态模型，您可以在任何地方进行微调、精简和部署。

BAGEL是一款可扩展的统一多模态模型，它正在革新AI与复杂系统的交互方式。该模型具有对话推理、图像生成、编辑、风格转移、导航、构图、思考等功能，通过深度学习视频和网络数据进行预训练，为生成高保真度、逼真图像提供了基础。

先进的视频生成模型，具备更高的真实性和创造力。

Veo 3 是最新的视频生成模型，旨在通过更高的现实主义和音频效果，提供 4K 输出，能更准确地遵循用户的提示。这一技术代表了视频生成领域的重大进步，具有更强的创造控制能力。Veo 3 的推出是对 Veo 2 的一次重要升级，旨在帮助创作者实现他们的创意愿景。该产品适合需要高质量视频生成的创意行业，从广告到游戏开发等多个领域。无具体价格信息披露。

此应用可根据文本描述生成图像，或提供现有图像的描述和答案。

Blip 3o 是一个基于 Hugging Face 平台的应用程序，利用先进的生成模型从文本生成图像，或对现有图像进行分析和回答。该产品为用户提供了强大的图像生成和理解能力，非常适合设计师、艺术家和开发者。此技术的主要优点是其高效的图像生成速度和优质的生成效果，同时还支持多种输入形式，增强了用户体验。该产品是免费的，定位于开放给广大用户使用。

一款轻量级的多模态语言模型安卓应用。

MNN-LLM 是一款高效的推理框架，旨在优化和加速大语言模型在移动设备和本地 PC 上的部署。它通过模型量化、混合存储和硬件特定优化，解决高内存消耗和计算成本的问题。MNN-LLM 在 CPU 基准测试中表现卓越，速度显著提升，适合需要隐私保护和高效推理的用户。

一种高效的无泄漏唇同步技术。

KeySync 是一个针对高分辨率视频的无泄漏唇同步框架。它解决了传统唇同步技术中的时间一致性问题，同时通过巧妙的遮罩策略处理表情泄漏和面部遮挡。KeySync 的优越性体现在其在唇重建和跨同步方面的先进成果，适用于自动配音等实际应用场景。

开放源代码的 8B 参数文本到图像扩散模型。

Flex.2 是当前最灵活的文本到图像扩散模型，具备内置的重绘和通用控制功能。它是一个开源项目，由社区支持，旨在推动人工智能的民主化。Flex.2 具备 8 亿参数，支持 512 个令牌长度输入，并符合 OSI 的 Apache 2.0 许可证。此模型可以在许多创意项目中提供强大的支持。用户可以通过反馈不断改善模型，推动技术进步。

用于视频生成的下一帧预测模型。

FramePack 是一个创新的视频生成模型，旨在通过压缩输入帧的上下文来提高视频生成的质量和效率。其主要优点在于解决了视频生成中的漂移问题，通过双向采样方法保持视频质量，适合需要生成长视频的用户。该技术背景来源于对现有模型的深入研究和实验，以改进视频生成的稳定性和连贯性。

一个集成视觉理解和生成的多模态生成模型。

Liquid 是一个自回归生成模型，通过将图像分解为离散代码并与文本标记共享特征空间，促进视觉理解和文本生成的无缝集成。此模型的主要优点在于无需外部预训练的视觉嵌入，减少了对资源的依赖，同时通过规模法则发现了理解与生成任务之间的相互促进效应。

强大的语言模型，支持多种自然语言处理任务。

GLM-4-32B 是一个高性能的生成语言模型，旨在处理多种自然语言任务。它通过深度学习技术训练而成，能够生成连贯的文本和回答复杂问题。该模型适用于学术研究、商业应用和开发者，价格合理，定位精准，是自然语言处理领域的领先产品。

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。

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。

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。

业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。

混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。

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。

Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型，用于高质量图像生成。

Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术，主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法，显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发，旨在推动生成模型领域的发展，为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型，方便研究人员和开发者快速上手和应用。

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。

UniTok是一个用于视觉生成和理解的统一视觉分词器。

UniTok是一种创新的视觉分词技术，旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术，显著提升了离散分词器的表示能力，使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈，为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色，例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持，为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。

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。