产品库

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。

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。

开源视频生成项目,助力高效视频制作

Open-Sora是一个开源项目,旨在高效生成高质量视频,并将模型、工具和内容开放给所有人使用。通过拥抱开源原则,Open-Sora不仅民主化了获取先进视频生成技术的途径,还提供了一个简化了视频制作复杂性的流畅、用户友好的平台。我们的目标是通过Open-Sora来激发创新、创意和内容创作的包容性。该项目目前处于早期阶段,正在积极开发中。Open-Sora支持完整的视频数据预处理、加速训练、推理等流程。提供的权重可在只经过3天训练后生成2秒512x512分辨率的视频。Open-Sora还通过改进训练策略实现了46%的成本降低。

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。

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。

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。

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。

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。

开源视频生成模型

Mochi 1 是 Genmo 公司推出的一款研究预览版本的开源视频生成模型，它致力于解决当前AI视频领域的基本问题。该模型以其无与伦比的运动质量、卓越的提示遵循能力和跨越恐怖谷的能力而著称，能够生成连贯、流畅的人类动作和表情。Mochi 1 的开发背景是响应对高质量视频内容生成的需求，特别是在游戏、电影和娱乐行业中。产品目前提供免费试用，具体定价信息未在页面中提供。

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。

开源视频生成和编辑工具箱

VideoCrafter是一个开源的视频生成和编辑工具箱，用于制作视频内容。它目前包括Text2Video和Image2Video模型。Text2Video模型用于生成通用的文本到视频的转换，Image2Video模型用于生成通用的图像到视频的转换。详情请访问官方网站。

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。

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。

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。

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。

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。

一个开源的视频生成模型，用于创造生动的视频内容。

CogVideoX-2B是一个开源的视频生成模型，由清华大学团队开发。它支持使用英语提示语言生成视频，具有36GB的推理GPU内存需求，并且可以生成6秒长、每秒8帧、分辨率为720*480的视频。该模型使用正弦位置嵌入，目前不支持量化推理和多卡推理。它基于Hugging Face的diffusers库进行部署，能够根据文本提示生成视频，具有高度的创造性和应用潜力。

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。

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。

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。

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。

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。

视频生成评估基准测试

Movie Gen Bench是由Facebook Research发布的视频生成评估基准测试，旨在为未来在视频生成领域的研究提供公平且易于比较的标准。该基准测试包括Movie Gen Video Bench和Movie Gen Audio Bench两个部分，分别针对视频内容生成和音频生成进行评估。Movie Gen Bench的发布，对于推动视频生成技术的发展和评估具有重要意义，它能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进视频生成模型的性能。

文本到视频生成的创新框架

VideoTetris是一个新颖的框架，它实现了文本到视频的生成，特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术，精确地遵循复杂的文本语义，并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外，它还引入了一种新的参考帧注意力机制，以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。

视频生成模型Sora的存档库

SoraVids是一个基于Hugging Face平台的视频生成模型Sora的存档库。它包含了87个视频和83个对应的提示，这些视频和提示在OpenAI撤销API密钥前被公开展示。这些视频均为MIME类型video/mp4，帧率为30 FPS。SoraVids的背景是OpenAI的视频生成技术，它允许用户通过文本提示生成视频内容。这个存档库的重要性在于它保存了在API密钥被撤销前生成的视频，为研究和教育提供了宝贵的资源。

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。

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。

基于DiT的视频生成模型，实时生成高质量视频。

LTX-Video是由Lightricks开发的首个基于DiT的视频生成模型，能够实时生成高质量的视频内容。该模型以24 FPS的速度生成768x512分辨率的视频，速度超过观看速度。模型经过大规模多样化视频数据集的训练，能够生成高分辨率且内容真实多样的视频。LTX-Video支持文本到视频(text-to-video)以及图像+文本到视频(image+text-to-video)的应用场景。

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。

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。