⚡️ 10 Open-Source Генераторов Видео, Которые Стоят Вашего Внимания

В эпоху стремительного развития технологий генерации видео на основе текста и изображений, открытые решения становятся не только доступными, но и позволяют значительно расширить возможности видео-контента. В этом посте я собрал 10 выдающихся open-source генераторов видео с лицензиями, разрешающими коммерческое использование. Каждый из них имеет свои уникальные характеристики, возможности и кейсы применения. Давайте углубимся в каждый из них!

1) HunyuanVideo (text-to-video)

Эта флагманская модель от Tencent с примерно 13 миллиардами параметров завоевала популярность благодаря своему высокому качеству и реалистичности почти готовых видео.

  • Категория: Генерация реалистичных видео
  • Ресурсы: Потребует от 45 до 80 ГБ VRAM, совместимо с A100/G100, поддерживает FP8
  • Ссылка: 🟡 HunyuanVideo

На мой взгляд, HunyuanVideo идеально подходит для проектов, где реализм и качество видео играют ключевую роль. Особенно это может быть актуально в киноиндустрии или при создании рекламных материалов.

2) Mochi (text-to-video)

Mochi – это модель от Genmo, которая работает на базе 10 миллиардов параметров. Ее отличие – это скорость работы и мощь на выходе.

  • Категория: Реализм + Плавность движения
  • Бенчмарки: Качество почти на уровне Hunyuan, 30 FPS
  • Кейсы применения: Реклама, креативы, короткие видео
  • Ресурсы: Не менее 4 GPU H100, поддержка LoRA и FP8
  • Ссылка: 🟡 Mochi

Моя рекомендация по Mochi – это использовать ее в креативных кампаниях, где важна динамика и высокое качество изображения.

3) Wan2.1 (text/image-to-video)

Этот универсальный генератор от Alibaba имеет до 14 миллиардов параметров и предназначен как для синтеза движений, так и для анимации изображений.

  • Категория: Синтез движений, анимация изображений
  • Бенчмарки: Высокая стабильность, особенно в SkyReels
  • Кейсы применения: Оживление изображений, видеопрототипы
  • Ресурсы: 12–24 ГБ VRAM
  • Ссылка: 🟡 Wan2.1

Wan2.1 станет отличным выбором для тех, кто занимается разработкой анимаций и простых видеопрототипов.

4) LTX-Video

Модель от Lightricks имеет 2 миллиарда параметров и предлагает возможности генерации видео в реальном времени.

  • Категория: Анимация, контроль keyframe
  • Бенчмарки: 24 FPS, 768p, стабильность на уровне 2B
  • Кейсы применения: Раскадровки, быстрые клипы
  • Ресурсы: От 12 ГБ VRAM, рекомендуется RTX 4090
  • Ссылка: 🟡 LTX-Video

Я вижу большой потенциал в этой модели для создания динамичных раскадровок и реализовывать идеи быстро.

5) Pyramid Flow (text/image-to-video)

Этот генератор на базе Flux может создавать длинные видео, достигая 10 секунд длины.

  • Категория: Длительные сцены, плавные переходы
  • Бенчмарки: Превосходство в стабильности движений
  • Кейсы применения: Нарративные ролики, контент для соцсетей
  • Ресурсы: 12–48 ГБ VRAM
  • Ссылка: 🟡 Pyramid Flow

Pyramid Flow может быть идеален для создания контента, требующего длительных плавных сцен, например, для соцсетей.

6) CogVideo / CogVideoX (text-to-video)

Трансформер с 9B и 5B параметрами от THU предлагает универсальные стилизации и хорошую временную согласованность.

  • Категория: Стилизация, универсальность
  • Бенчмарки: Хорошая временная согласованность
  • Кейсы применения: Мультфиль
10 лучших open-source видео генераторов с коммерческой лицензией для вашего проекта ver 0
10 лучших open-source видео генераторов с коммерческой лицензией для вашего проекта ver 0
Ширина: 1280 px
Высота: 725 px
Соотношение сторон.: 256:145

Скачать


Обсуждение (0)

Войдите, чтобы оставить комментарий

Пока нет комментариев!



Вам также может понравиться

Премия CDO/CDTO Awards 2025 в Москве – это не просто событие, а настоящая магия цифр и данных! Лучшие умы в сфере Data Science собрались, чтобы отпраздновать достижения, которые помогут диву дать даже самим скептикам. Мероприятие стало ареной для обмена идеями и вдохновения, а столица России вновь подтвердила, что здесь рождаются н... Читать далее
Анна
Первый день конференции ICLR 2025 стал настоящим прорывом в области искусственного интеллекта. Делегация Яндекса с интересом следила за представленными исследованиями и инновациями. Среди ключевых достижений – улучшение алгоритмов обучения, новые подходы к обработке естественного языка и значительные шаги в области этики AI. Конфер... Читать далее
Анна
На международной конференции ICLR 2025 были представлены работы, которые выделяются своим вкладом в область глубокого обучения. Эти исследования не только демонстрируют передовые идеи, но и открывают новые горизонты для применения нейронных сетей. Обладатели премии за выдающиеся статьи исследуют актуальные проблемы и предлагают инн... Читать далее
Эффективность подхода Coconut в решении математических и логических задач — это как найти золотую рыбку в океане неопределенности! Представьте себе: вместо того, чтобы биться головой об стену, вы бросаете кокос и ждете, пока он вернется с правильным ответом. Этот способ позволяет моделям не только быстро генерировать решения, но и... Читать далее