Ruyi是图森未来发布的图生视频大模型，专为在消费级显卡上运行而设计，并提供详尽的部署说明和ComfyUI工作流，以便用户能够快速上手。Ruyi凭借在帧间一致性、动作流畅性方面的卓越表现，以及和谐自然的色彩呈现和构图，将为视觉叙事提供全新的可能性。同时，该模型还针对动漫和游戏场景进行深度学习，将成为ACG爱好者理想的创意伙伴。
需求人群：
"目标受众为AIGC爱好者和社区成员，特别是动漫和游戏内容的开发者。Ruyi能够降低动漫和游戏内容的开发周期和开发成本，提供快速上手的解决方案，适合需要快速生成视频内容的创意工作者。"
使用场景示例：
1. 使用Ruyi生成动漫角色的动态视频，用于社交媒体宣传。
2. 利用Ruyi创建游戏内角色的预告片，提高游戏的吸引力。
3. 通过Ruyi生成教育视频中的动态图表，使教学内容更加生动。
产品特色：
- 多分辨率、多时长生成：支持最小384*384，最大1024*1024分辨率，最长120帧/5秒的视频生成。
- 首帧、首尾帧控制生成：支持最多5个起始帧、最多5个结束帧基础上的视频生成。
- 运动幅度控制：提供4档运动幅度控制，方便用户对整体画面的变化程度进行控制。
- 镜头控制：提供上、下、左、右、静止共5种镜头控制。
- 模型架构：基于DiT架构，由Casual VAE模块和Diffusion Transformer构成，总参数量约为7.1B。
- 训练数据和方式：分为4个阶段，使用约200M视频片段进行训练。
- 输入格式和生成长度/模式：需要用户提供一张图片作为输入，并可以选择输出时长、输出分辨率等选项。
使用教程：
1. 访问Ruyi的Hugging Face页面，下载Ruyi-Mini-7B版本。
2. 阅读并理解提供的部署说明和ComfyUI工作流。
3. 准备一张图片作为输入，确定所需的输出时长、分辨率等参数。
4. 根据Ruyi的使用指南，设置首帧和首尾帧，以及运动幅度和镜头控制。
5. 运行Ruyi模型，生成视频内容。
6. 检查生成的视频内容，根据需要进行调整和优化。
7. 将生成的视频用于所需的场景，如社交媒体、游戏预告等。
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图生视频大模型，专为动漫和游戏场景设计
Ruyi是图森未来发布的图生视频大模型，专为在消费级显卡上运行而设计，并提供详尽的部署说明和ComfyUI工作流，以便用户能够快速上手。Ruyi凭借在帧间一致性、动作流畅性方面的卓越表现，以及和谐自然的色彩呈现和构图，将为视觉叙事提供全新的可能性。同时，该模型还针对动漫和游戏场景进行深度学习，将成为ACG爱好者理想的创意伙伴。
一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型，适用于动漫和设计领域。
Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练，具有独特的无线条、低深度效果，适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出，增强黑色表现力，同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景，如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的，旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。
使用AI生成Ghibli风格图像的工具。
Ghibli Style Image Generator是一个专业的Ghibli动画美学转换工具，可以将生活照片、自拍和宠物转换为Ghibli风格的视觉作品。它基于高质量的AI技术，专为宫崎骏动画风格的粉丝量身定制。
多模态驱动的定制视频生成架构。
HunyuanCustom 是一个多模态定制视频生成框架，旨在根据用户定义的条件生成特定主题的视频。该技术在身份一致性和多种输入模式的支持上表现出色，能够处理文本、图像、音频和视频输入，适合虚拟人广告、视频编辑等多种应用场景。
iFable是一个动漫角色扮演游戏，让您可以与任何动漫角色进行互动和故事创作。
iFable是一款基于AI的动漫角色扮演游戏，用户可以与虚拟动漫角色进行互动和创作故事。该产品利用AI技术为用户提供沉浸式的游戏体验，打破传统游戏模式，让用户可以体验更丰富的游戏内容。
通过 MCP 协议访问 PixVerse 最新的视频生成模型。
PixVerse-MCP 是一个工具，允许用户通过支持模型上下文协议（MCP）的应用程序访问 PixVerse 最新的视频生成模型。该产品提供了文本转视频等功能，适用于创作者和开发者，能够在任何地方生成高质量的视频。PixVerse 平台需要 API 积分，用户需自行购买。
一个互动故事讲述的 AI 平台，通过图像和音频生成视频。
AvatarFX 是一个尖端的 AI 平台，专注于互动故事讲述。用户可以通过上传图片和选择声音，快速生成生动、真实的角色视频。其核心技术是基于 DiT 的扩散视频生成模型，能够高效生成高保真、时序一致的视频，特别适合需要多个角色和对话场景的创作。产品定位在为创作者提供工具，帮助他们实现想象力的无限可能。
国产视频生成大模型 Vidu Q1，支持高清 1080p 视频生成，性价比极高。
Vidu Q1 是由生数科技推出的国产视频生成大模型，专为视频创作者设计，支持高清 1080p 视频生成，具备电影级运镜效果和首尾帧功能。该产品在 VBench-1.0 和 VBench-2.0 评测中位居榜首，性价比极高，价格仅为同行的十分之一。它适用于电影、广告、动漫等多个领域，能够大幅降低创作成本，提升创作效率。
全球首个无限时长电影生成模型，开启视频生成新时代
SkyReels-V2 是昆仑万维 SkyReels 团队发布的全球首个使用扩散强迫框架的无限时长电影生成模型。该模型通过结合多模态大语言模型、多阶段预训练、强化学习和扩散强迫框架来实现协同优化，突破了传统视频生成技术在提示词遵循、视觉质量、运动动态和视频时长协调上的重大挑战。它不仅为内容创作者提供了强大的工具，还开启了利用 AI 进行视频叙事和创意表达的无限可能。
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。
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。
全中文易上手的 AIGC 创作平台，助力创造力提升。
智象未来（HiDream.ai）是一个基于自主可控生成式人工智能的全中文 AIGC 创作平台，致力于帮助用户在零基础的情况下，掌握多模态创作能力。产品提供丰富的创作工具和社区支持，旨在解放生产力、提升工作效率，适合各类创作者和设计师使用。平台的特点包括易用性、全面性以及丰富的学习资源。
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。
OmniTalker 是一个实时文本驱动的生成谈话头框架。
OmniTalker 是由阿里巴巴 Tongyi 实验室提出的一种统一框架，旨在实时生成音频和视频，提升人机交互体验。其创新之处在于解决了传统文本到语音及语音驱动的视频生成方法中常见的音视频不同步、风格不一致及系统复杂性等问题。OmniTalker 采用双分支扩散变换器架构，能够在保持高效的同时实现高保真的音视频输出。其实时推理速度可达每秒 25 帧，适用于各种交互式视频聊天应用，提升了用户体验。
AnimeGamer 是一个无限动漫生活模拟与下一游戏状态预测的工具。
AnimeGamer 是基于多模态大型语言模型（MLLM）构建的，可以生成动态动画镜头和角色状态更新，为用户提供无尽的动漫生活体验。它允许用户通过开放式语言指令与动漫角色互动，创建独特的冒险故事。该产品的主要优点包括：动态生成与角色交互的动画，能够在不同动漫之间创建交互，丰富的游戏状态预测等。
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。
GAIA-2 是一个先进的视频生成模型，用于创建安全的自动驾驶场景。
GAIA-2 是 Wayve 开发的先进视频生成模型，旨在为自动驾驶系统提供多样化和复杂的驾驶场景，以提高安全性和可靠性。该模型通过生成合成数据来解决依赖现实世界数据收集的限制，能够创建各种驾驶情境，包括常规和边缘案例。GAIA-2 支持多种地理和环境条件的模拟，帮助开发者在没有高昂成本的情况下快速测试和验证自动驾驶算法。
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。
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。
免费 AI 创作工具，生成图像、视频及 4K 增强。
vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区，提供文本转图像、图像转视频等功能，让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频，支持多种 AI 编辑工具，方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具，满足他们在视觉创作上的需求。
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。
集无限画布、AIGC、项目看板、音视频会议等功能于一体的可视化在线协作空间
英飞·思想家是一个AIGC赋能的可视化在线协作空间，旨在通过无限画布、音视频会议、思维导图等功能，为企业和团队提供高效协作的数字平台。它支持实时和异步协作，适用于多种场景，如项目管理、头脑风暴、培训等。产品定位为提升团队协作效率，促进知识共享和创新。目前提供个人免费使用和团队免费试用，具体定价需查看官网。
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。
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。
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。
这是一个基于HunyuanVideo模型的适配器，用于基于关键帧的视频生成。
HunyuanVideo Keyframe Control Lora 是一个针对HunyuanVideo T2V模型的适配器，专注于关键帧视频生成。它通过修改输入嵌入层以有效整合关键帧信息，并应用低秩适配（LoRA）技术优化线性层和卷积输入层，从而实现高效微调。该模型允许用户通过定义关键帧精确控制生成视频的起始和结束帧，确保生成内容与指定关键帧无缝衔接，增强视频连贯性和叙事性。它在视频生成领域具有重要应用价值，尤其在需要精确控制视频内容的场景中表现出色。
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