需求人群:
"目标受众主要是视频制作者、游戏开发者和虚拟现实内容创作者,他们需要生成高质量的视频内容。Ruyi-Models以其高分辨率和帧率,以及对细节的精确控制,满足了这些用户对视频质量的高标准要求。"
使用场景示例:
电影制作中,使用Ruyi-Models生成高分辨率的电影预告片。
游戏开发者利用该模型生成游戏内过场动画。
虚拟现实体验中,使用Ruyi-Models创建沉浸式视频内容。
产品特色:
生成高达768分辨率、每秒24帧的视频
支持镜头控制和运动幅度控制
使用RTX 3090或RTX 4090显卡可以无损生成视频
支持自动模型下载,也允许手动下载和链接模型
提供GPU内存优化选项,以适应不同用户的硬件配置
可通过Python代码直接运行模型
适用于需要生成高质量视频内容的专业领域
使用教程:
1. 克隆Ruyi-Models仓库到本地
2. 进入Ruyi-Models目录
3. 安装依赖项
4. (可选)下载模型并保存到指定路径
5. 使用Python代码运行模型,或通过ComfyUI界面操作
6. 根据需要调整输入图像和视频参数
7. 生成视频并检查输出结果
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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。
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-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。
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。
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。
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。
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。
视频扩散模型加速工具,无需训练即可生成高质量视频内容。
FasterCache是一种创新的无需训练的策略,旨在加速视频扩散模型的推理过程,并生成高质量的视频内容。这一技术的重要性在于它能够显著提高视频生成的效率,同时保持或提升内容的质量,这对于需要快速生成视频内容的行业来说是非常有价值的。FasterCache由来自香港大学、南洋理工大学和上海人工智能实验室的研究人员共同开发,项目页面提供了更多的视觉结果和详细信息。产品目前免费提供,主要面向视频内容生成、AI研究和开发等领域。
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。
由上海人工智能实验室开发的先进视频生成模型
Vchitect 2.0(筑梦2.0)是一款由上海人工智能实验室开发的高级视频生成模型,旨在赋予视频创作新的动力。它支持20秒视频生成,灵活的宽高比,生成空间时间增强,以及长视频评估。Vchitect 2.0通过其先进的技术,能够将静态图像转换为5-10秒的视频,使用户能够轻松地将照片或设计转换为引人入胜的视觉体验。此外,Vchitect 2.0还支持长视频生成模型的评估,通过VBench平台,提供全面且持续更新的评估排行榜,支持多种长视频模型,如Gen-3、Kling、OpenSora等。
3D一致性的视频生成框架
CamCo是一个创新的图像到视频生成框架,它能够生成具有3D一致性的高质量视频。该框架通过Plücker坐标引入相机信息,并提出了一种符合几何一致性的双线约束注意力模块。此外,CamCo在通过运动结构算法估计相机姿态的真实世界视频上进行了微调,以更好地合成物体运动。
一种稳定高效的视频生成模型
AnimateLCM-SVD-xt是一种新的图像到视频生成模型,可以在很少的步骤内生成高质量、连贯性好的视频。该模型通过一致性知识蒸馏和立体匹配学习技术,使生成视频更加平稳连贯,同时大大减少了计算量。关键特点包括:1) 4-8步内生成25帧576x1024分辨率视频;2) 比普通视频diffusion模型降低12.5倍计算量;3) 生成视频质量好,无需额外分类器引导。
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。
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。
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。
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。
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。
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