
1. 阿里巴巴通义万相2.1(WanX 2.1)
- 技术架构:基于Diffusion Transformer(DiT)架构,结合自研的高效变分自编码器(VAE)和Flow Matching训练方案,支持时空上下文建模。
- 参数规模:提供14B和1.3B两种参数规格,后者支持本地部署(仅需8.2GB显存)。
- 生成能力 :
- 支持无限长1080P视频的高效编解码,首次实现中文文字视频生成。
- 可生成复杂运镜效果,并还原物理规律(如雨滴溅水效果)。
- 应用场景:广告设计、宣传片、短视频创作。
- 性能指标 :
- 在VBench评测中以86.22%得分位居榜首,超越Sora、Luma等模型。
- 生成速度比原有SOTA模型快2.5倍,运动质量指标达商用级别。
2. 腾讯混元大模型(Hunyuan Video)
- 技术架构:130亿参数的图生视频模型,基于Hybrid-Mamba-Transformer混合架构,支持中英文输入和多尺寸视频生成。
- 生成能力 :
- 生成5秒短视频,支持对口型、唱歌功能及动漫角色制作。
- 提供视频配音与数字人驱动功能。
- 应用场景:写实视频、广告、教育内容。
- 性能指标 :
- 在文本一致性、运动质量等评测维度领先,总体评分41.30%,显著高于第二名。
3. 阶跃星辰Step-Video-T2V
- 技术架构:300亿参数的Diffusion Transformer(DiT),采用Flow Matching训练和3D全注意力机制,支持动态幅度与镜头轨迹控制。
- 生成能力 :
- 生成204帧(约8秒)540P视频,支持复杂动作(如芭蕾舞)和物理规律复现。
- 通过通道维度拼接技术保持画面与原图一致性。
- 应用场景:动画制作、短视频创作、教育培训。
- 性能指标 :
- 在VBench-I2V基准测试中达到SOTA级别,运动控制能力突出。
4. Open-Sora 2.0
- 技术架构:基于3D自编码器和MMDiT架构(Masked Motion Diffusion Transformer),11B参数,结合Flow Matching训练。
- 生成能力 :
- 支持720P分辨率、24 FPS视频生成,最长128帧,支持文生视频(T2V)和图生视频(T2I2V)。
- 训练成本仅20万美元(224张GPU),接近闭源模型性能。
- 应用场景:影视预演、广告创意、游戏开发。
- 性能指标 :
- VBench评测与Sora差距缩小至0.69%,用户偏好测试超越HunyuanVideo等模型。
5. 昆仑万维SkyReels-V1
- 技术架构:13B参数,基于好莱坞影视数据训练,集成3D因果卷积和自研推理优化框架「SkyReels-Infer」。
- 生成能力 :
- 支持33种微表情和400+自然动作组合,生成544P分辨率视频。
- 单卡4090推理仅需80秒,支持分布式多卡并行。
- 应用场景:AI短剧创作、电影特效。
- 性能指标 :
- 在开源视频生成模型中性能最强,画面达电影级质感。
6. LTX Video
- 技术架构:基于DiT和潜在扩散模型(Latent Diffusion),采用高压缩比Video-VAE(1:192)。
- 生成能力 :
- 实时生成768×512分辨率、24 FPS视频(2秒生成5秒视频)。
- 支持文生视频和图生视频,画面过渡自然。
- 应用场景:广告、短视频、游戏图形升级。
- 性能指标 :
- 在速度和视觉质量上超越传统模型,支持低显存设备运行。
7. 智谱CogVideoX
- 技术架构:基于3D因果VAE和专家Transformer,支持INT8量化(显存需求7.8GB)。
- 生成能力 :
- 生成6秒、720×480分辨率视频,支持低显存显卡(如1080 Ti)。
- 通过渐进式训练生成长时动态视频。
- 应用场景:教育、影视预演。
- 性能指标 :
- 在人类评估中表现SOTA,支持多分辨率帧打包。
总结对比
模型 | 参数规模 | 分辨率/帧率 | 核心优势 | 应用场景 |
---|---|---|---|---|
通义万相2.1 | 14B/1.3B | 1080P/不限长 | 中文文字生成、物理规律复现 | 广告、短视频 |
腾讯混元 | 130B | 多种尺寸/5秒 | 对口型、多语言支持 | 写实视频、动漫 |
Step-Video-T2V | 300B | 540P/8秒 | 动态控制、复杂动作生成 | 动画、特效 |
Open-Sora 2.0 | 11B | 720P/24 FPS | 低成本、高性能 | 影视预演、教育 |
SkyReels-V1 | 13B | 544P/80秒推理 | 微表情与动作组合 | AI短剧、电影特效 |
LTX Video | - | 768×512/24 FPS | 实时生成、高压缩比 | 广告、游戏 |
CogVideoX | - | 720×480/6秒 | 低显存需求、长视频生成 | 教育、影视预演 |
关键趋势
- 技术突破:主流模型普遍采用DiT架构和3D VAE,显著提升时空建模能力。
- 开源生态:阿里、腾讯、阶跃星辰等企业推动模型开源,加速技术普及。
- 应用扩展:从短视频生成向影视、教育、游戏等专业场景延伸。
这些模型的开源降低了AI视频生成门槛,推动了多领域创新,未来将进一步缩小与闭源模型的差距。