需求人群:
"Wan2GP 适合需要在低配置 GPU 上进行视频生成的用户,包括视频创作者、AI 爱好者、研究人员以及希望快速上手视频生成技术的开发者。它降低了硬件门槛,使得更多用户能够轻松使用高质量的视频生成模型,而无需高昂的硬件投资。"
使用场景示例:
视频创作者可以使用 Wan2GP 快速生成创意视频,节省时间和成本。
研究人员可以利用该模型进行视频生成相关的研究,探索新的应用场景。
AI 爱好者可以在消费级 GPU 上体验最新的视频生成技术,进行个人项目开发。
产品特色:
支持消费级 GPU,仅需 8.19 GB 显存即可运行
支持多种任务,包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等
支持中文和英文文本生成,扩展了应用场景
优化内存占用,可在低配置 GPU 上生成超过 10 秒的 720P 视频
提供 Web 界面和 Gradio 服务器,方便用户操作
支持 Lora 模型扩展,增强模型的灵活性
支持 Sage Attention 和 Flash Attention 等加速技术,提升生成速度
提供多种预设配置,适应不同硬件条件
使用教程:
1. 克隆仓库:`git clone https://github.com/deepbeepmeep/Wan2GP.git`
2. 创建 Python 环境并安装依赖:`conda create -n wan2gp python=3.10.9` 和 `pip install -r requirements.txt`
3. 安装 Sage Attention 或 Flash Attention(可选)以加速生成:`pip install sageattention==1.0.6` 或 `pip install flash-attn==2.7.2.post1`
4. 启动 Gradio 服务器:`python gradio_server.py` 或指定任务模式(如 `--t2v` 或 `--i2v`)
5. 在浏览器中访问 Gradio 界面,输入提示词或上传图片,开始生成视频。
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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 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。
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。
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。
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。
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。
PaliGemma 2 mix 是一款多功能的视觉语言模型,适用于多种任务和领域。
PaliGemma 2 mix 是 Google 推出的升级版视觉语言模型,属于 Gemma 家族。它能够处理多种视觉和语言任务,如图像分割、视频字幕生成、科学问题回答等。该模型提供不同大小的预训练检查点(3B、10B 和 28B 参数),可轻松微调以适应各种视觉语言任务。其主要优点是多功能性、高性能和开发者友好性,支持多种框架(如 Hugging Face Transformers、Keras、PyTorch 等)。该模型适用于需要高效处理视觉和语言任务的开发者和研究人员,能够显著提升开发效率。
FlashVideo 是一个高效的高分辨率视频生成模型,专注于细节和保真度的流动。
FlashVideo 是一款专注于高效高分辨率视频生成的深度学习模型。它通过分阶段的生成策略,首先生成低分辨率视频,再通过增强模型提升至高分辨率,从而在保证细节的同时显著降低计算成本。该技术在视频生成领域具有重要意义,尤其是在需要高质量视觉内容的场景中。FlashVideo 适用于多种应用场景,包括内容创作、广告制作和视频编辑等。其开源性质使得研究人员和开发者可以灵活地进行定制和扩展。
Dream Screen 是 YouTube Shorts 的 AI 视频生成工具,可生成高质量视频背景或独立视频片段。
Dream Screen 是 YouTube Shorts 的一项功能,通过集成 Google DeepMind 的 Veo 2 模型,能够根据文本提示生成高质量的视频背景或独立视频片段。该工具的主要优点是能够快速生成与创作者想象相符的视频内容,支持多种主题、风格和电影效果。它还通过 SynthID 水印和清晰标签标明 AI 生成内容,确保透明性和合规性。Dream Screen 的推出旨在帮助创作者更高效地实现创意想法,提升内容创作的多样性和趣味性。
Krea Chat 是一个由 DeepSeek 提供支持的 AI 聊天工具,将 Krea 的所有功能集成到聊天界面中。
Krea Chat 是一款基于 AI 的设计工具,通过聊天界面提供强大的设计功能。它结合了 DeepSeek 的 AI 技术和 Krea 的设计工具套件,用户可以通过自然语言交互生成图像、视频等设计内容。这种创新的交互方式极大地简化了设计流程,降低了设计门槛,使用户能够快速实现创意。Krea Chat 的主要优点包括易于使用、高效生成设计内容以及强大的 AI 驱动功能。它适合需要快速生成设计素材的创作者、设计师和市场营销人员,能够帮助他们节省时间并提升工作效率。
On-device Sora 是一个基于扩散模型的移动设备端文本到视频生成项目。
On-device Sora 是一个开源项目,旨在通过线性比例跳跃(LPL)、时间维度标记合并(TDTM)和动态加载并发推理(CI-DL)等技术,实现在移动设备(如 iPhone 15 Pro)上高效的视频生成。该项目基于 Open-Sora 模型开发,能够根据文本输入生成高质量视频。其主要优点包括高效性、低功耗和对移动设备的优化。该技术适用于需要在移动设备上快速生成视频内容的场景,如短视频创作、广告制作等。项目目前开源,用户可以免费使用。
AI Kungfu 是一款将照片转化为功夫视频的免费 AI 视频工具。
AI Kungfu 是一个创新的人工智能平台,能够将普通照片转化为动态的功夫视频。它利用先进的 AI 技术分析照片,并应用真实的功夫动作生成逼真的武术动画。该技术能够理解传统武术风格,并在保持人物身份和特征的同时生成个性化视频内容。AI Kungfu 为用户提供了一种全新的方式来创作和分享功夫视频,无论是用于娱乐还是展示个人风格,都具有很高的趣味性和创意性。它支持多种传统和现代的武术风格,如少林、太极、咏春等,满足不同用户的需求。此外,该平台操作简单,无需技术背景即可使用,生成的视频可用于个人和商业用途。
一种用于控制视频扩散模型运动模式的高效方法,支持运动模式的自定义和迁移。
Go with the Flow 是一种创新的视频生成技术,通过使用扭曲噪声代替传统的高斯噪声,实现了对视频扩散模型运动模式的高效控制。该技术无需对原始模型架构进行修改,即可在不增加计算成本的情况下,实现对视频中物体和相机运动的精确控制。其主要优点包括高效性、灵活性和可扩展性,能够广泛应用于图像到视频生成、文本到视频生成等多种场景。该技术由 Netflix Eyeline Studios 等机构的研究人员开发,具有较高的学术价值和商业应用潜力,目前开源免费提供给公众使用。
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。
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。
将PDF转化为引人入胜的视频,加速学习过程。
MemenomeLM是一个创新的在线教育工具,通过将PDF文档转化为视频内容,帮助用户更高效地学习。它利用先进的AI技术,将枯燥的文字转化为生动的视频,使学习变得更加有趣和高效。产品主要面向学生群体,尤其是那些需要处理大量阅读材料的学生。它提供了多种视频格式和声音效果,以满足不同用户的需求。MemenomeLM有免费版和付费版,付费版提供更多功能,如更多的视频生成次数、高级AI声音和专属服务器等。
使用AI技术将静态图片转换成动态视频。
Image To Video是一个利用人工智能技术将用户的静态图片转换成动态视频的平台。该产品通过AI技术实现图片动画化,使得内容创作者能够轻松制作出具有自然动作和过渡的视频内容。产品的主要优点包括快速处理、每日免费信用点数、高质量输出和易于下载。Image To Video的背景信息显示,它旨在帮助用户以低成本或无成本的方式,将图片转化为视频,从而提高内容的吸引力和互动性。产品定位于内容创作者、数字艺术家和营销专业人士,提供免费试用和高质量的视频生成服务。
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。
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。
Google DeepMind的先进视频生成模型
Veo 2是Google DeepMind开发的最新视频生成模型,它代表了视频生成技术的一个重大进步。Veo 2能够逼真地模拟真实世界的物理效果和广泛的视觉风格,同时遵循简单和复杂的指令。该模型在细节、逼真度和减少人工痕迹方面显著优于其他AI视频模型。Veo 2的高级运动能力让其能够精确地表示运动,并且能够精确地遵循详细的指令,创造出各种镜头风格、角度和运动。Veo 2在视频生成领域的重要性体现在其增强了视频内容的多样性和质量,为电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域提供了强大的技术支持。
基于频率分解的身份保持文本到视频生成模型
ConsisID是一个基于频率分解的身份保持文本到视频生成模型,它通过在频域中使用身份控制信号来生成与输入文本描述一致的高保真度视频。该模型不需要针对不同案例进行繁琐的微调,并且能够保持生成视频中人物身份的一致性。ConsisID的提出,推动了视频生成技术的发展,特别是在无需调整的流程和频率感知的身份保持控制方案方面。
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。
高效率自回归视频生成模型
Pyramid Flow miniFLUX是一个基于流匹配的自回归视频生成方法,专注于训练效率和开源数据集的使用。该模型能够生成高质量的10秒768p分辨率、24帧每秒的视频,并自然支持图像到视频的生成。它是视频内容创作和研究领域的一个重要工具,尤其在需要生成连贯动态图像的场合。
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。
生成和交互控制开放世界游戏视频的扩散变换模型
GameGen-X是专为生成和交互控制开放世界游戏视频而设计的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性,如创新角色、动态环境、复杂动作和多样事件,实现了高质量、开放领域的视频生成。此外,它还提供了交互控制能力,能够根据当前视频片段预测和改变未来内容,从而实现游戏玩法模拟。为了实现这一愿景,我们首先从零开始收集并构建了一个开放世界视频游戏数据集(OGameData),这是第一个也是最大的开放世界游戏视频生成和控制数据集,包含超过150款游戏的100多万个多样化游戏视频片段,这些片段都配有GPT-4o的信息性字幕。GameGen-X经历了两阶段的训练过程,包括基础模型预训练和指令调优。首先,模型通过文本到视频生成和视频续集进行预训练,赋予了其长序列、高质量开放领域游戏视频生成的能力。进一步,为了实现交互控制能力,我们设计了InstructNet来整合与游戏相关的多模态控制信号专家。这使得模型能够根据用户输入调整潜在表示,首次在视频生成中统一角色交互和场景内容控制。在指令调优期间,只有InstructNet被更新,而预训练的基础模型被冻结,使得交互控制能力的整合不会损失生成视频内容的多样性和质量。GameGen-X代表了使用生成模型进行开放世界视频游戏设计的一次重大飞跃。它展示了生成模型作为传统渲染技术的辅助工具的潜力,有效地将创造性生成与交互能力结合起来。
基于Transformer的实时开放世界AI模型
Oasis是由Decart AI开发的首个可玩、实时、开放世界的AI模型,它是一个互动视频游戏,由Transformer端到端生成,基于逐帧生成。Oasis能够接收用户键盘和鼠标输入,实时生成游戏玩法,内部模拟物理、游戏规则和图形。该模型通过直接观察游戏玩法学习,允许用户移动、跳跃、拾取物品、破坏方块等。Oasis被视为研究更复杂交互世界的基础模型的第一步,未来可能取代传统的游戏引擎。Oasis的实现需要模型架构的改进和模型推理技术的突破,以实现用户与模型的实时交互。Decart AI采用了最新的扩散训练和Transformer模型方法,并结合了大型语言模型(LLMs)来训练一个自回归模型,该模型可以根据用户即时动作生成视频。此外,Decart AI还开发了专有的推理框架,以提供NVIDIA H100 Tensor Core GPU的峰值利用率,并支持Etched即将推出的Sohu芯片。
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