需求人群:
"适合视频创作者、设计师等人群。为他们提供强大的视频生成工具,可快速生成高质量视频内容,满足创意需求。"
使用场景示例:
为广告制作生成逼真的视频场景
用于电影概念设计的视频创作
为游戏开发制作宣传视频
产品特色:
采用 AsymmDiT 架构,提升视频生成质量
可通过命令行或 gradio UI 运行
由 Genmo 团队开发,开源且采用宽松许可证
能处理用户提示并生成视频
经过初步评估具有高保真运动和强提示遵循性
VAE 可压缩视频至更小尺寸
使用教程:
"1. 克隆仓库并安装:git clone https://github.com/genmoai/models,cd models,pip install uv,uv venv.venv,source.venv/bin/activate,uv pip install -e.。\n2. 下载权重。\n3. 通过命令行或 gradio UI 运行:python3 -m mochi_preview.gradio_ui --model_dir \"<路径>\" 或 python3 -m mochi_preview.infer --prompt \"...\" --seed... --cfg_scale... --model_dir \"<路径>\"。"
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
视频生成模型,支持无限长度高保真虚拟人视频生成
MuseV是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架,支持无限长度视频生成,采用了新颖的视觉条件并行去噪方案。它提供了预训练的虚拟人视频生成模型,支持Image2Video、Text2Image2Video、Video2Video等功能,兼容Stable Diffusion生态系统,包括基础模型、LoRA、ControlNet等。它支持多参考图像技术,如IPAdapter、ReferenceOnly、ReferenceNet、IPAdapterFaceID等。MuseV的优势在于可生成高保真无限长度视频,定位于视频生成领域。
一款基于StyleTTS 2架构的先进AI文本转语音模型,拥有8200万参数,提供高质量的自然语音合成。
Kokoro TTS是一款专注于文本转语音的AI模型,其主要功能是将文本内容转换为自然流畅的语音输出。该模型基于StyleTTS 2架构,拥有8200万参数,能够在保持高质量语音合成的同时,提供高效的性能和较低的资源消耗。其多语言支持和可定制的语音包使其能够满足不同用户在多种场景下的需求,如制作有声读物、播客、培训视频等,尤其适合教育领域,帮助提升内容的可访问性和吸引力。此外,Kokoro TTS是开源的,用户可以免费使用,这使得它在成本效益上具有显著优势。
使用AI大模型一键生成高清故事短视频,支持多种语言模型和图像生成技术。
Story Flicks 是一个基于AI大模型的故事短视频生成工具。它通过结合先进的语言模型和图像生成技术,能够根据用户输入的故事主题快速生成包含AI生成图像、故事内容、音频和字幕的高清视频。该产品利用了当前流行的AI技术,如OpenAI、阿里云等平台的模型,为用户提供高效、便捷的内容创作方式。它主要面向需要快速生成视频内容的创作者、教育工作者和娱乐行业从业者,具有高效、低成本的特点,能够帮助用户节省大量时间和精力。
百川智能开发的专为医疗场景优化的开源大语言模型,具备卓越的通用能力和医疗领域性能。
Baichuan-M1-14B 是由百川智能开发的开源大语言模型,专为医疗场景优化。它基于20万亿token的高质量医疗与通用数据训练,覆盖20多个医疗科室,具备强大的上下文理解和长序列任务表现能力。该模型在医疗领域表现出色,同时在通用任务中也达到了同尺寸模型的效果。其创新的模型结构和训练方法使其在医疗推理、病症判断等复杂任务中表现出色,为医疗领域的人工智能应用提供了强大的支持。
SmolVLM-500M 是一个轻量级多模态模型,能够处理图像和文本输入并生成文本输出。
SmolVLM-500M 是由 Hugging Face 开发的轻量级多模态模型,属于 SmolVLM 系列。该模型基于 Idefics3 架构,专注于高效的图像和文本处理任务。它能够接受任意顺序的图像和文本输入,生成文本输出,适用于图像描述、视觉问答等任务。其轻量级架构使其能够在资源受限的设备上运行,同时保持强大的多模态任务性能。该模型采用 Apache 2.0 许可证,支持开源和灵活的使用场景。
Inferable 是一个开源平台,用于创建内部运营的对话式 AI 代理。
Inferable 是一个专注于内部运营的对话式 AI 代理平台,旨在帮助企业和团队整合内部系统、碎片化代码库和一次性脚本。通过对话式代理,企业可以减少在内部工具开发上的时间投入,提高工作效率。该平台支持多种编程语言的 SDK,包括 Node.js、Golang 和 C#,并计划扩展更多语言支持。其核心是一个分布式消息队列,确保 AI 自动化的可扩展性和可靠性。此外,Inferable 提供了丰富的功能,如分布式函数编排、人类在循环(Human in the Loop)、代码重用、语言支持、本地执行、可观测性和结构化输出等。它还内置了 ReAct 代理,能够通过逐步推理解决复杂问题,并调用函数解决子问题。Inferable 完全开源,支持自托管,用户可以在自己的基础设施上运行,确保数据和计算的完全控制。其定价和具体定位信息在页面中未明确提及,但从其功能和目标受众来看,主要面向企业级用户,特别是需要高效内部运营和数据隐私保护的团队。
FilmAgent是一个基于LLM的多智能体协作框架,用于虚拟3D空间中的端到端电影自动化制作。
FilmAgent是一种创新的电影制作技术,通过模拟导演、编剧、演员和摄影师等关键角色,利用多智能体协作实现虚拟3D空间中的电影自动化制作。该技术的主要优点在于能够减少人工干预,提高制作效率,同时降低错误率。FilmAgent在电影制作领域的应用,为创作者提供了一个高效、低成本的解决方案,尤其适合资源有限的小型制作团队。虽然目前没有明确的价格信息,但其开源的特性使其具有广泛的适用性和推广价值。
加速数字团队的AI驱动设计转代码、可视化编辑和企业级CMS的视觉开发平台。
Builder.io 是一个强大的视觉开发平台,通过AI技术将设计快速转化为代码,提供可视化编辑和企业级CMS功能。其主要优点包括高效的设计到代码转换、灵活的可视化编辑能力以及强大的内容管理功能。该平台适用于需要快速开发和迭代数字产品的团队,无论是营销网站、落地页还是多品牌管理,都能提供强大的支持。其定价灵活,有免费试用选项,适合不同规模的企业使用。
GameFactory 是一个基于预训练视频扩散模型的通用世界模型,可创建开放领域的游戏。
GameFactory 是一个创新的通用世界模型,专注于从少量的《我的世界》游戏视频数据中学习,并利用预训练视频扩散模型的先验知识来生成新的游戏内容。该技术的核心优势在于其开放领域的生成能力,能够根据用户输入的文本提示和操作指令生成多样化的游戏场景和互动体验。它不仅展示了强大的场景生成能力,还通过多阶段训练策略和可插拔的动作控制模块,实现了高质量的交互式视频生成。该技术在游戏开发、虚拟现实和创意内容生成等领域具有广阔的应用前景,目前尚未明确其价格和商业化定位。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是一款高效推理的开源语言模型,适用于多种自然语言处理任务。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是由 DeepSeek 团队开发的开源语言模型,基于 Qwen2.5 系列进行蒸馏优化。该模型通过大规模强化学习和数据蒸馏技术,显著提升了推理能力和性能,同时保持了较小的模型体积。它在多项基准测试中表现出色,尤其在数学、代码生成和推理任务中具有显著优势。该模型支持商业使用,并允许用户进行修改和衍生作品开发,适合研究机构和企业用于开发高性能的自然语言处理应用。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一个开源的推理模型,专注于数学、代码和推理任务。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 是一个经过强化学习优化的推理模型,基于 Qwen-7B 进行了蒸馏优化。它在数学、代码和推理任务上表现出色,能够生成高质量的推理链和解决方案。该模型通过大规模强化学习和数据蒸馏技术,显著提升了推理能力和效率,适用于需要复杂推理和逻辑分析的场景。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是一个高性能的开源语言模型,适用于文本生成和推理任务。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 是 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型,基于 Llama 架构并经过强化学习和蒸馏优化。该模型在推理、代码生成和多语言任务中表现出色,是开源社区中首个通过纯强化学习提升推理能力的模型。它支持商业使用,允许修改和衍生作品,适合学术研究和企业应用。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是一款高性能的开源语言模型,适用于多种文本生成任务。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是由 DeepSeek 团队开发的高性能语言模型,基于 Qwen-2.5 系列进行蒸馏优化。该模型在多项基准测试中表现出色,尤其是在数学、代码和推理任务上。其主要优点包括高效的推理能力、强大的多语言支持以及开源特性,便于研究人员和开发者进行二次开发和应用。该模型适用于需要高性能文本生成的场景,如智能客服、内容创作和代码辅助等,具有广泛的应用前景。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是一款基于强化学习优化的大型语言模型,专注于推理和对话能力。
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是由 DeepSeek 团队开发的一款大型语言模型,基于 Llama-70B 架构并通过强化学习进行优化。该模型在推理、对话和多语言任务中表现出色,支持多种应用场景,包括代码生成、数学推理和自然语言处理。其主要优点是高效的推理能力和对复杂问题的解决能力,同时支持开源和商业使用。该模型适用于需要高性能语言生成和推理能力的企业和研究机构。
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