1. 阿里巴巴通義萬相2.1（WanX 2.1）
- 技術架構：基于Diffusion Transformer（DiT）架構，結合自研的高效變分自編碼器（VAE）和Flow Matching訓練方案，支持時空上下文建模。
- 參數規模：提供14B和1.3B兩種參數規格，后者支持本地部署（僅需8.2GB顯存）。
- 生成能力：
- 支持無限長1080P視頻的高效編解碼，首次實現中文文字視頻生成。
- 可生成復雜運鏡效果，并還原物理規律（如雨滴濺水效果）。
- 應用場景：廣告設計、宣傳片、短視頻創作。
- 性能指標：
- 在VBench評測中以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，運動質量指標達商用級別。
2. 騰訊混元大模型（Hunyuan Video）
- 技術架構：130億參數的圖生視頻模型，基于Hybrid-Mamba-Transformer混合架構，支持中英文輸入和多尺寸視頻生成。
- 生成能力：
- 生成5秒短視頻，支持對口型、唱歌功能及動漫角色制作。
- 提供視頻配音與數字人驅動功能。
- 應用場景：寫實視頻、廣告、教育內容。
- 性能指標：
- 在文本一致性、運動質量等評測維度領先，總體評分41.30%，顯著高于第二名。
3. 階躍星辰Step-Video-T2V
- 技術架構：300億參數的Diffusion Transformer（DiT），采用Flow Matching訓練和3D全注意力機制，支持動態幅度與鏡頭軌跡控制。
- 生成能力：
- 生成204幀（約8秒）540P視頻，支持復雜動作（如芭蕾舞）和物理規律復現。
- 通過通道維度拼接技術保持畫面與原圖一致性。
- 應用場景：動畫制作、短視頻創作、教育培訓。
- 性能指標：
- 在VBench-I2V基準測試中達到SOTA級別，運動控制能力突出。
4. Open-Sora 2.0
- 技術架構：基于3D自編碼器和MMDiT架構（Masked Motion Diffusion Transformer），11B參數，結合Flow Matching訓練。
- 生成能力：
- 支持720P分辨率、24 FPS視頻生成，最長128幀，支持文生視頻（T2V）和圖生視頻（T2I2V）。
- 訓練成本僅20萬美元（224張GPU），接近閉源模型性能。
- 應用場景：影視預演、廣告創意、游戲開發。
- 性能指標：
- VBench評測與Sora差距縮小至0.69%，用戶偏好測試超越HunyuanVideo等模型。
5. 昆侖萬維SkyReels-V1
- 技術架構：13B參數，基于好萊塢影視數據訓練，集成3D因果卷積和自研推理優化框架「SkyReels-Infer」。
- 生成能力：
- 支持33種微表情和400+自然動作組合，生成544P分辨率視頻。
- 單卡4090推理僅需80秒，支持分布式多卡并行。
- 應用場景：AI短劇創作、電影特效。
- 性能指標：
- 在開源視頻生成模型中性能最強，畫面達電影級質感。
6. LTX Video
- 技術架構：基于DiT和潛在擴散模型（Latent Diffusion），采用高壓縮比Video-VAE（1:192）。
- 生成能力：
- 實時生成768×512分辨率、24 FPS視頻（2秒生成5秒視頻）。
- 支持文生視頻和圖生視頻，畫面過渡自然。
- 應用場景：廣告、短視頻、游戲圖形升級。
- 性能指標：
- 在速度和視覺質量上超越傳統模型，支持低顯存設備運行。
7. 智譜CogVideoX
- 技術架構：基于3D因果VAE和專家Transformer，支持INT8量化（顯存需求7.8GB）。
- 生成能力：
- 生成6秒、720×480分辨率視頻，支持低顯存顯卡（如1080 Ti）。
- 通過漸進式訓練生成長時動態視頻。
- 應用場景：教育、影視預演。
- 性能指標：
- 在人類評估中表現SOTA，支持多分辨率幀打包。
總結對比
| 模型 | 參數規模 | 分辨率/幀率 | 核心優勢 | 應用場景 |
|---|---|---|---|---|
| 通義萬相2.1 | 14B/1.3B | 1080P/不限長 | 中文文字生成、物理規律復現 | 廣告、短視頻 |
| 騰訊混元 | 130B | 多種尺寸/5秒 | 對口型、多語言支持 | 寫實視頻、動漫 |
| Step-Video-T2V | 300B | 540P/8秒 | 動態控制、復雜動作生成 | 動畫、特效 |
| Open-Sora 2.0 | 11B | 720P/24 FPS | 低成本、高性能 | 影視預演、教育 |
| SkyReels-V1 | 13B | 544P/80秒推理 | 微表情與動作組合 | AI短劇、電影特效 |
| LTX Video | - | 768×512/24 FPS | 實時生成、高壓縮比 | 廣告、游戲 |
| CogVideoX | - | 720×480/6秒 | 低顯存需求、長視頻生成 | 教育、影視預演 |
關鍵趨勢
- 技術突破：主流模型普遍采用DiT架構和3D VAE，顯著提升時空建模能力。
- 開源生態：阿里、騰訊、階躍星辰等企業推動模型開源，加速技術普及。
- 應用擴展：從短視頻生成向影視、教育、游戲等專業場景延伸。
這些模型的開源降低了AI視頻生成門檻，推動了多領域創新，未來將進一步縮小與閉源模型的差距。
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