视频生成技术

TIP

TIP-I2V是一个包含大量真实文本和图像提示的数据集,专为图像到视频生成领域设计。它涵盖了超过170万个独特的提示,并结合多种顶级图像到视频生成模型生成的视频内容。该数据集支持用户偏好分析、模型性能评估以及解决错误信息传播等问题,有助于推动图像到视频生成技术的安全发展。

Ingredients

Ingredients是一款基于多身份图像与视频扩散Transformer的视频生成框架,支持多身份特征的高效整合与动态分配。其核心模块包括面部提取器、多尺度投影器和ID路由器,能够保持身份一致性并生成高质量视频内容。无需额外训练即可实现个性化视频制作,适用于娱乐、广告、教育等多个领域。

ConceptMaster

ConceptMaster是一款基于扩散Transformer模型的多概念视频生成框架,可在无需测试调优的情况下生成高质量、概念一致的视频。通过解耦多概念嵌入并独立注入模型,有效解决身份解耦问题,尤其擅长处理高度相似的视觉概念。该工具支持多概念视频定制、高质量数据收集和全面的基准测试,适用于视频创作、动画制作、游戏开发及产品展示等领域。

FlashVideo

FlashVideo是由字节跳动团队研发的高分辨率视频生成框架,采用两阶段方法优化计算效率。第一阶段在低分辨率下生成高质量内容,第二阶段通过流匹配技术提升至1080p,仅需4次函数评估。其特点包括高效计算、细节增强、快速预览及多场景应用,适用于广告、影视、教育等领域。

LanDiff

LanDiff是一种结合自回归语言模型和扩散模型的文本到视频生成框架,采用粗到细的生成策略,有效提升语义理解与视觉质量。其核心功能包括高效语义压缩、高质量视频生成、语义一致性保障及灵活控制能力。支持长视频生成,降低计算成本,适用于视频制作、VR/AR、教育及社交媒体等多个领域。

Seaweed

Seaweed-7B 是一款由字节跳动开发的视频生成模型,拥有约 70 亿参数,支持从文本、图像或音频生成高质量视频。具备文本到视频、图像到视频、音频驱动生成、长镜头、连贯叙事、实时生成等功能,适用于内容创作、教育、广告等多个领域。采用变分自编码器和扩散变换器技术,结合多阶段训练与优化策略,提升生成效率与质量,兼顾性能与成本效益。

FramePack

FramePack 是斯坦福大学推出的开源 AI 视频生成模型,通过帧上下文打包和抗漂移采样技术,实现高效、稳定的视频生成。其仅需 6GB 显存即可运行,支持实时高清视频生成,具备灵活的调度策略,适用于多种应用场景,如短视频制作、游戏开发、教育与广告等,显著降低了视频生成的硬件门槛。

MAGI

MAGI-1是一款由Sand AI开发的开源视频生成大模型,采用自回归架构,支持高效、高质量的视频生成,具备高分辨率输出、无限扩展能力和可控生成特性。适用于内容创作、影视制作、游戏开发等多个领域,技术上融合了自回归去噪、Transformer VAE、扩散模型等创新方法,提升生成效率与稳定性。

HunyuanCustom

HunyuanCustom是腾讯混元团队开发的多模态视频生成框架,支持图像、音频、视频和文本等多种输入条件,生成高质量定制化视频。采用文本-图像融合与图像ID增强技术,提升身份一致性和视频真实性。适用于虚拟人广告、虚拟试穿、视频编辑等场景,具备音频驱动和视频驱动两种生成方式,展现强大可控性与灵活性。

LTXV

LTXV-13B 是 Lightricks 推出的开源 AI 视频生成模型,拥有 130 亿参数,可在消费级显卡上高效运行,生成速度比同类产品快 30 倍。支持文本、图像转视频及多关键帧调节,具备多尺度渲染和高压缩率技术,适用于影视、广告、游戏、教育等多个领域,提升内容创作效率与质量。