视频生成模型

S2V

S2V-01是MiniMax研发的视频生成模型,基于单图主体参考架构,可快速生成高质量视频。它能精准还原图像中的面部特征,保持角色一致性,并通过文本提示词灵活控制视频内容。支持720p、25fps高清输出,具备电影感镜头效果,适用于短视频、广告、游戏、教育等多种场景,具有高效、稳定和高自由度的特点。

Wan2.1

Wan2.1是阿里云推出的开源AI视频生成模型,支持文生视频与图生视频,具备复杂运动生成和物理模拟能力。采用因果3D VAE与视频Diffusion Transformer架构,性能卓越,尤其在Vbench评测中表现领先。提供专业版与极速版,适应不同场景需求,已开源并支持多种框架,便于开发与研究。

VideoJAM

VideoJAM是Meta开发的视频生成框架,旨在提升视频运动连贯性。通过联合学习外观与运动信息,在训练阶段同时预测像素和运动特征,并在推理阶段利用动态引导机制优化生成结果。该技术具备高度通用性,可适配多种视频生成模型,无需调整训练数据或模型结构,已在多项基准测试中表现优异,适用于影视、游戏、教育等多个领域。

Vidu Q1

Vidu Q1是清华大学朱军教授团队研发的高可控视频生成模型,支持1080p高清视频生成,具备精准音效控制、多主体一致性调节、局部超分重建等功能。在多项国际评测中表现优异,包括VBench和SuperCLUE榜单均获第一。模型基于扩散模型与U-ViT架构,融合文本、图像和视频信息,适用于影视制作、广告宣传及动画创作等领域。

Video Alchemist

Video Alchemist是一款由Snap公司研发的视频生成模型,支持多主体和开放集合的个性化视频生成。它基于Diffusion Transformer模块,通过文本提示和参考图像生成视频内容,无需测试优化。模型引入自动数据构建和图像增强技术,提升主体识别能力。同时,研究团队提出MSRVTT-Personalization基准,用于评估视频个性化效果。该工具适用于短视频创作、动画制作、教育、剧

TheoremExplainAgent

TheoremExplainAgent(TEA)是一款基于多模态技术的AI工具,可生成超过5分钟的数学与科学定理解释视频,涵盖多个STEM领域。它结合文本、动画和语音,提升抽象概念的理解效果,并具备自动错误诊断功能。通过TheoremExplainBench基准评估,TEA在准确性、逻辑性和视觉表现上均表现优异,适用于在线教育、课堂教学和学术研究等多种场景。

万相首尾帧模型

万相首尾帧模型(Wan2.1-FLF2V-14B)是一款开源视频生成工具,基于DiT架构和交叉注意力机制,可根据用户提供的首帧和尾帧图像生成高质量、流畅的过渡视频。支持多种风格和特效,适用于创意视频制作、影视特效、广告营销等多个场景。模型具备细节复刻、动作自然、指令控制等功能,且提供GitHub和HuggingFace开源资源供用户使用。