产品库

基于物理的图像到视频生成技术

PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法，它能够将单张图片和输入条件（例如，对图片中物体施加的力和扭矩）转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合，实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真，并且可以精确控制，通过定量比较和全面的用户研究，展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。

物理模拟角色的指令驱动控制系统

InsActor是一个基于物理模拟的角色控制系统。它可以通过自然语言指令驱动角色在复杂环境中完成各种交互任务。该系统利用条件与对抗扩散模型进行多级规划,并与低级控制器相结合,实现稳定、鲁棒的控制。具有控制流畅、交互自然的优势,适用于创意内容生成、互动娱乐、人机交互等应用场景。

数据驱动的视频内容策略工具

Maekersuite 是一个利用数据来改善视频内容策略的前期制作工具。通过输入关键词，让我们的人工智能分析趋势，为您的受众提供相关的视频创意和计划。

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。

Wan 2.1 AI 是一款将文本和图像转化为高质量视频的先进 AI 视频生成模型。

Wan 2.1 AI 是由阿里巴巴开发的开源大规模视频生成 AI 模型。它支持文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）的生成，能够将简单的输入转化为高质量的视频内容。该模型在视频生成领域具有重要意义，能够极大地简化视频创作流程，降低创作门槛，提高创作效率，为用户提供丰富多样的视频创作可能性。其主要优点包括高质量的视频生成效果、复杂动作的流畅展现、逼真的物理模拟以及丰富的艺术风格等。目前该产品已完全开源，用户可以免费使用其基础功能，对于有视频创作需求但缺乏专业技能或设备的个人和企业来说，具有很高的实用价值。

一种基于图像到视频扩散模型的视频编辑技术

I2VEdit是一种创新的视频编辑技术，通过预训练的图像到视频模型，将单一帧的编辑扩展到整个视频。这项技术能够适应性地保持源视频的视觉和运动完整性，并有效处理全局编辑、局部编辑以及适度的形状变化，这是现有方法所不能实现的。I2VEdit的核心包括两个主要过程：粗略运动提取和外观细化，通过粗粒度注意力匹配进行精确调整。此外，还引入了跳过间隔策略，以减轻多个视频片段自动回归生成过程中的质量下降。实验结果表明，I2VEdit在细粒度视频编辑方面的优越性能，证明了其能够产生高质量、时间一致的输出。

通过视频生成实现基于物理的3D对象交互

PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。

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。

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。

视频处理工具，实现从图像到视频的转换。

ComfyUI-CogVideoXWrapper 是一个基于Python的视频处理模型，它通过使用T5模型进行视频内容的生成和转换。该模型支持从图像到视频的转换工作流程，并在实验阶段展现出有趣的效果。它主要针对需要进行视频内容创作和编辑的专业用户，尤其是在视频生成和转换方面有特殊需求的用户。

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。

连接实时物理数据，推动物理AI时代

Archetype AI发布了一个创新的人工智能平台Newton™，专为理解物理世界设计。Newton™结合实时传感器数据和自然语言处理技术，帮助用户提出开放式问题并做出智能决策。Newton™连接全球数十亿传感器的实时物理数据，利用多种传感器数据和自然语言解锁物理世界见解。已应用于建筑安全、车辆状况感知、家庭安全、物流优化等多个行业。支持定制优化，数据私密性，边缘部署能力。

物理集成的 3D 高斯生成动力学

PhysGaussian 是一种创新的统一仿真渲染管线，能够同时和无缝地生成基于物理的动力学和逼真的渲染。该产品利用自定义的物质点法（MPM）将 3D 高斯核与物理上有意义的运动变形和力学应力属性相结合，通过连续力学原理进行演化。产品具有物理仿真和视觉渲染的无缝集成，两个组件都使用相同的 3D 高斯核作为其离散表示，无需三角形 / 四面体网格、Marching Cubes 或任何其他几何嵌入，突出了 “所见即所模拟” 的原则。

基于物理的角色动画研究项目

ProtoMotions是一个致力于创建交互式物理模拟虚拟代理的项目。它支持IsaacGym和IsaacSim，并且基于Hydra和OmegaConfig构建，使得配置组合变得简单。这个项目为研究者和开发者提供了一个平台，用于开发和测试基于物理的角色动画技术。它不仅能够用于学术研究，还能在游戏、电影和虚拟现实等领域中应用。

130亿参数的文生视频大模型，实现创意与物理准确性的结合

腾讯混元文生视频（HunyuanVideo）是一款突破性的视频生成模型，它拥有130亿参数，是目前开源模型中参数最多、性能最强的文生视频大模型。该模型能够生成具有较强物理准确性和一致性镜头的视频，提供超写实的视觉体验，并在真实与虚拟风格之间自由转换。它具备导演级运镜能力，实现艺术镜头的无缝衔接，完美融合真实效果与虚拟场景。同时，HunyuanVideo遵循物理定律，大幅降低违和感，并通过原生切镜和连续动作的设计，用户只需简单指令即可完成流畅创作，激发无限创意与灵感。

基于时间流逝生成动态变化视频的模型

MagicTime是一种基于文本描述生成高质量变化视频的模型。它通过学习时间流逝视频中的物理知识,实现了高度逼真的变化过程模拟。该模型包括MagicAdapter、Dynamic Frames Extraction和Magic Text-Encoder三个主要组件,可以有效地从文本中理解变化过程并生成对应的视频。同时,项目团队还开发了专门的时间流逝视频数据集ChronoMagic,为变化视频生成提供支持。综合实验结果表明,MagicTime在生成动态逼真的变化视频方面表现优秀,为打造物理世界的变化模拟器提供了新思路。

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。

视频到视频，图像增强和升级

GoEnhance AI 是一个视频到视频、图像增强和升级的平台。它可以将您的视频转换为多种不同风格的动画，包括像素和扁平动漫。通过 AI 技术，它能够将图像增强并升级到极致的细节。无论是个人创作还是商业应用，GoEnhance AI 都能为您提供强大的图像和视频编辑工具。

为开发者提供数据库管理工具，通过AI生成模拟数据，简化本地开发环境的数据配置。

Snaplet是一个面向开发者的数据库管理工具，它通过AI技术生成与生产环境相似的模拟数据，用于本地开发环境、端到端测试和调试。它支持TypeScript配置，提供类型安全性和自动化值及关系更新，帮助开发者更高效、安全地管理开发环境中的数据。

一致且可控的角色动画图像到视频合成

Animate Anyone旨在通过驱动信号从静态图像生成角色视频。我们利用扩散模型的力量，提出了一个专为角色动画量身定制的新框架。为了保持参考图像中复杂外观特征的一致性，我们设计了ReferenceNet来通过空间注意力合并详细特征。为了确保可控性和连续性，我们引入了一个高效的姿势指导器来指导角色的动作，并采用了一种有效的时间建模方法，以确保视频帧之间的平滑跨帧过渡。通过扩展训练数据，我们的方法可以为任意角色制作动画，与其他图像到视频方法相比，在角色动画方面取得了出色的结果。此外，我们在时尚视频和人类舞蹈合成的基准上评估了我们的方法，取得了最先进的结果。

模拟不同投资策略的表现，辅助投资决策。

投资策略模拟器是一个在线工具，它通过模拟不同的股价模型和投资策略，帮助用户理解各种投资策略在不同市场条件下的表现。该产品使用几何布朗运动模型来模拟股价的连续随机波动，适合相对稳定的大盘股。用户可以设置不同的投资周期和策略，比如买入持有、定投等，来观察投资收益的变化。这个工具的主要优点是简单易懂，能够帮助投资者在不承担实际风险的情况下，学习和比较不同的投资策略。它适合心态平和、不为短期波动所动的长线投资者。目前，该产品是免费的，主要面向教育和娱乐目的，不构成实际的投资建议。

虚拟人物生成的图像到视频框架

MusePose是由腾讯音乐娱乐的Lyra Lab开发的一款图像到视频的生成框架，旨在通过姿势控制信号生成虚拟人物的视频。它是Muse开源系列的最后一个构建块，与MuseV和MuseTalk一起，旨在推动社区向生成具有全身运动和交互能力的虚拟人物的愿景迈进。MusePose基于扩散模型和姿势引导，能够生成参考图像中人物的舞蹈视频，并且结果质量超越了当前几乎所有同一主题的开源模型。

AI革命性地改变了内容创作，利用先进的视频生成技术，将文本和图像转化为动态视频，实现视频到视频的创作。探索数字故事讲述的未来。

AI SORA TECH是一款革命性的内容创作工具，利用先进的视频生成技术，将文本和图像转化为动态视频，并支持视频到视频的创作。它可以根据输入的文本或图像生成整个视频或延长现有视频的长度，满足各种视频制作需求。AI SORA TECH的功能丰富，操作简便，适用于专业人士和初学者。

文本到视频的革命性生成模型

Kling AI是由快手科技开发的文本到视频生成模型，能够根据文本提示生成高度逼真的视频。它具有高效的视频生成能力，长达2分钟的30帧每秒视频，以及3D时空联合注意机制和物理世界模拟等先进技术，使其在AI视频生成领域具有显著的竞争优势。

Snap视频:用于文本到视频合成的可扩展空间时间转换器

Snap视频是一个视频优先的模型,通过延伸EDM框架系统地解决视频生成域中的运动保真度、视觉质量和可扩展性等挑战。该模型利用帧间的冗余信息,提出了一个可伸缩的transformer架构,将空间和时间维度作为一个高度压缩的1D潜在向量,从而有效地进行空间时间联合建模,合成时间连贯性强、运动复杂的视频。这种架构使模型可以高效训练,达到数十亿参数规模,在多项基准测试中取得最优效果。

利用预训练的图像到视频扩散模型生成连贯中间帧

该产品是一个图像到视频的扩散模型，通过轻量级的微调技术，能够从一对关键帧生成具有连贯运动的连续视频序列。这种方法特别适用于需要在两个静态图像之间生成平滑过渡动画的场景，如动画制作、视频编辑等。它利用了大规模图像到视频扩散模型的强大能力，通过微调使其能够预测两个关键帧之间的视频，从而实现前向和后向的一致性。

文本和语音驱动的人体视频生成，从单张人物输入图像生成视频。

VLOGGER是一种从单张人物输入图像生成文本和音频驱动的讲话人类视频的方法，它建立在最近生成扩散模型的成功基础上。我们的方法包括1)一个随机的人类到3D运动扩散模型，以及2)一个新颖的基于扩散的架构，通过时间和空间控制增强文本到图像模型。这种方法能够生成长度可变的高质量视频，并且通过对人类面部和身体的高级表达方式轻松可控。与以前的工作不同，我们的方法不需要为每个人训练，也不依赖于人脸检测和裁剪，生成完整的图像（而不仅仅是面部或嘴唇），并考虑到正确合成交流人类所需的广泛场景（例如可见的躯干或多样性主体身份）。

模拟 API 生成器是一个帮助您生成模拟数据和 API 的工具。

AI-Powered Mock API Generator是一个帮助您生成模拟数据和 API 的工具。您可以使用自然语言描述所需生成的数据，并生成相应的 API。它可以用于快速原型开发、测试环境搭建、数据模拟等场景。AI-Powered Mock API Generator已生成 5341 个数据集和 2350 个 API。

AI 驱动的定性数据分析

Viable 是一款 AI 驱动的定性数据分析工具，帮助用户从大量的定性数据中发现有价值的洞察。它使用最先进的人工智能模型，通过深度分析和理解用户反馈，提供准确的报告和可操作的洞察。Viable 不仅可以帮助用户节省大量的分析时间，还可以帮助用户快速做出数据驱动的决策。它适用于各个部门，包括销售、客户支持、市场研究等，无论公司规模大小，都可以使用 Viable 来深入了解用户需求和跟踪变化。

内容风格合成在文本到图像生成中的应用

CSGO是一个基于内容风格合成的文本到图像生成模型，它通过一个数据构建管道生成并自动清洗风格化数据三元组，构建了首个大规模的风格迁移数据集IMAGStyle，包含210k图像三元组。CSGO模型采用端到端训练，明确解耦内容和风格特征，通过独立特征注入实现。它实现了图像驱动的风格迁移、文本驱动的风格合成以及文本编辑驱动的风格合成，具有无需微调即可推理、保持原始文本到图像模型的生成能力、统一风格迁移和风格合成等优点。