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。
需求人群：
["视频制作者：Mira可以帮助他们生成具有复杂动态和3D效果的高质量视频。","研究人员：Mira提供了一个实验平台，用于探索和改进长视频生成技术。","技术开发者：可以通过Mira的开源代码和检查点，进行二次开发和集成。"]
使用场景示例：
生成一个小狗在沙滩上嗅探的温馨场景。
制作一个展示海龟在珊瑚礁中游动的宁静水下场景。
创建一个具有复杂动态交互的虚拟环境视频。
产品特色：
支持生成长达10秒、20秒甚至更长时间的视频序列。
能够创建具有丰富动态和复杂动作的视频。
在复杂的动态和物体交互中保持物体的3D完整性，避免明显变形。
提供开源代码和检查点，允许用户生成不同分辨率和帧数的视频。
提供数据注释和训练流程的全面开源套件。
支持自定义配置，以适应不同分辨率和帧数的视频生成需求。
持续更新，包括数据集扩展、注释流程改进和模型检查点优化。
使用教程：
步骤1：创建conda环境并激活。
步骤2：安装必要的依赖项。
步骤3：下载并配置数据集和预训练模型。
步骤4：根据需要的分辨率，运行相应的训练脚本。
步骤5：在激活的环境中，运行推理脚本进行视频生成。
步骤6：根据提供的测试提示，生成视频。
浏览量：148
最新流量情况
月访问量
4.75m
平均访问时长
00:06:34
每次访问页数
6.10
跳出率
36.20%
流量来源
直接访问
52.19%
自然搜索
32.64%
邮件
0.04%
外链引荐
12.93%
社交媒体
2.02%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
14.32%
德国
3.68%
印度
9.04%
俄罗斯
3.92%
美国
19.25%
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。
文本到视频生成领域的先进模型架构
Open-Sora Plan v1.2是一个开源的视频生成模型，专注于文本到视频的转换任务。它采用3D全注意力架构，优化了视频的视觉表示，并提高了推理效率。该模型在视频生成领域具有创新性，能够更好地捕捉联合空间-时间特征，为视频内容的自动生成提供了新的技术路径。
文本到视频生成的开源模型，性能卓越。
Open-Sora-Plan是一个由北京大学元组团队开发的文本到视频生成模型。它在2024年4月首次推出v1.0.0版本，以其简单高效的设计和显著的性能在文本到视频生成领域获得了广泛认可。v1.1.0版本在视频生成质量和持续时间上进行了显著改进，包括更优的压缩视觉表示、更高的生成质量和更长的视频生成能力。该模型采用了优化的CausalVideoVAE架构，具有更强的性能和更高的推理效率。此外，它还保持了v1.0.0版本的极简设计和数据效率，并且与Sora基础模型的性能相似，表明其版本演进与Sora展示的扩展法则一致。
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。
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 是一款开源的先进大规模视频生成模型，支持多种视频生成任务。
Wan2.1 是一款开源的先进大规模视频生成模型，旨在推动视频生成技术的边界。它通过创新的时空变分自编码器（VAE）、可扩展的训练策略、大规模数据构建和自动化评估指标，显著提升了模型的性能和通用性。Wan2.1 支持多种任务，包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等，能够生成高质量的视频内容。该模型在多个基准测试中表现优异，甚至超越了一些闭源模型。其开源特性使得研究人员和开发者可以自由使用和扩展该模型，适用于多种应用场景。
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。
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。
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。
On-device Sora 是一个基于扩散模型的移动设备端文本到视频生成项目。
On-device Sora 是一个开源项目，旨在通过线性比例跳跃（LPL）、时间维度标记合并（TDTM）和动态加载并发推理（CI-DL）等技术，实现在移动设备（如 iPhone 15 Pro）上高效的视频生成。该项目基于 Open-Sora 模型开发，能够根据文本输入生成高质量视频。其主要优点包括高效性、低功耗和对移动设备的优化。该技术适用于需要在移动设备上快速生成视频内容的场景，如短视频创作、广告制作等。项目目前开源，用户可以免费使用。
一种用于控制视频扩散模型运动模式的高效方法，支持运动模式的自定义和迁移。
Go with the Flow 是一种创新的视频生成技术，通过使用扭曲噪声代替传统的高斯噪声，实现了对视频扩散模型运动模式的高效控制。该技术无需对原始模型架构进行修改，即可在不增加计算成本的情况下，实现对视频中物体和相机运动的精确控制。其主要优点包括高效性、灵活性和可扩展性，能够广泛应用于图像到视频生成、文本到视频生成等多种场景。该技术由 Netflix Eyeline Studios 等机构的研究人员开发，具有较高的学术价值和商业应用潜力，目前开源免费提供给公众使用。
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。
一个开源项目，用于在浏览器中演示 AI 视频生成模型。
video-starter-kit 是一个强大的开源工具包，用于构建基于 AI 的视频应用。它基于 Next.js、Remotion 和 fal.ai 构建，简化了在浏览器中使用 AI 视频模型的复杂性。该工具包支持多种先进的视频处理功能，如多剪辑视频合成、音频轨道集成和语音支持等，同时提供了开发者友好的工具，如元数据编码和视频处理管道。它适用于需要高效视频生成和处理的开发者和创作者。
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。
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。
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。
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。
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。
Mochi视频生成器的ComfyUI包装节点
ComfyUI-MochiWrapper是一个用于Mochi视频生成器的包装节点，它允许用户通过ComfyUI界面与Mochi模型进行交互。这个项目主要优点是能够利用Mochi模型生成视频内容，并且通过ComfyUI简化了操作流程。它是基于Python开发的，并且完全开源，允许开发者自由地使用和修改。目前该项目还处于积极开发中，已经有一些基本功能，但还没有正式发布版本。
Genmo 的视频生成模型，具有高保真运动和强提示遵循性。
这是一个先进的视频生成模型，采用 AsymmDiT 架构，可免费试用。它能生成高保真视频，缩小了开源与闭源视频生成系统的差距。模型需要至少 4 个 H100 GPU 运行。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型，代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1，是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型，从零开始训练，是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性，显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布，用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
高效视频生成建模的金字塔流匹配技术
Pyramid Flow 是一种高效的视频生成建模技术，它基于流匹配方法，通过自回归视频生成模型来实现。该技术主要优点是训练效率高，能够在开源数据集上以较低的GPU小时数进行训练，生成高质量的视频内容。Pyramid Flow 的背景信息包括由北京大学、快手科技和北京邮电大学共同研发，并且已经在多个平台上发布了相关的论文、代码和模型。
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。
开源的文本到视频生成模型
CogVideo是由清华大学团队开发的文本到视频生成模型，它通过深度学习技术将文本描述转换为视频内容。该技术在视频内容创作、教育、娱乐等领域具有广泛的应用前景。CogVideo模型通过大规模预训练，能够生成与文本描述相匹配的视频，为视频制作提供了一种全新的自动化方式。
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。
© 2025 AIbase 备案号：闽ICP备08105208号-14