A videógenerálás új szintre lépett, de a zárt rendszerek adatgyűjtése sokakat elbizonytalanít. Összegyűjtöttük az öt legjobb nyílt forráskódú modellt, amelyekkel biztonságosan, vízjelek nélkül készíthetsz professzionális videókat.
Nyílt forráskód a nyerő
A mesterséges intelligencia által támogatott videókészítés rohamtempóban fejlődik. A Veo és a Sora megjelenésével a videógenerálás látványosan meglódult, de a legtöbb zárt rendszer adatot gyűjt, vízjelet helyez el a kimeneten és kevés kontrollt hagy a felhasználónál. Ha adatbiztonságot, átláthatóságot és helyben futó megoldásokat keresel, a nyílt forráskódú modellek jelentik a legjobb alternatívát. Az alábbiakban bemutatjuk az öt legígéretesebb fejlesztést, amelyek már a zárt rendszerek szintjét közelítik.
Wan 2.2 A14B
A Wan 2.2 a korábbi verzióhoz képest jelentős fejlesztéseket kapott. A modell Mixture-of-Experts (MoE) architektúrát használ, amely a diffúziós folyamat lépéseit specializált „szakértőkre” osztja, így a számítási költség növelése nélkül javítja a teljesítményt.
A fejlesztők esztétikai címkéket is bevezettek (például megvilágítás, kompozíció, kontraszt, színárnyalat), amelyekkel a „mozis” látvány irányíthatóbb. A Wan 2.1-hez képest 65%-kal több képet és 83%-kal több videót használtak a tréning során, ami látványos javulást hozott mozgás, szemantika és vizuális esztétika terén. A Wan 2.2 jelenleg a legjobb teljesítményű nyílt modellnek számít, több zárt rendszerrel is felveszi a versenyt.
Hunyuan Video
A HunyuanVideo egy 13 milliárd paraméteres nyílt alapmodell, amely tér-időbeli látens térben tanul egy 3D variációs autoenkóderrel (VAE). A modell „dual-stream to single-stream” elrendezést alkalmaz. A szöveges és vizuális tokeneket először külön dolgozza fel, majd egyesíti őket, így javítva az instrukciók követését és a részletességet.
Az ökoszisztéma teljeskörűen nyílt forráskódú: elérhetők a súlyok, a több-GPU-s futtatás, az FP8 formátum, valamint a Diffusers és ComfyUI integrációk is. A fejlesztők a Penguin Video Benchmarkot is biztosították a teljesítmény mérésére.
Mochi 1
A Mochi 1 egy 10 milliárd paraméteres Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) modell, amelyet az Apache 2.0 licenc alatt tettek közzé. A modell Asymmetric VAE-t használ, amely 8×8 térbeli és 6x időbeli tömörítéssel dolgozik, így a vizuális minőséget részesíti előnyben a szöveges komponensek helyett.
A fejlesztést a Genmo csapata végezte, és céljuk, hogy a Mochi 1 legyen a nyílt forráskódú rendszerek új etalonja. Az első tesztek alapján a modell magas mozgáshűséget és pontos promptértelmezést mutat, miközben közelíti a zárt modellek vizuális szintjét.
LTX Video
Az LTX-Video egy Diffusion Transformer (DiT) alapú, képből-videót generáló modell, amelyet sebességre optimalizáltak: 1216×704 felbontású, 30 képkocka/másodperces videókat állít elő a valós idejűnél gyorsabban.
A modellcsalád több verziót tartalmaz: 13B és 2B paraméteres modelleket, valamint FP8 kvantált változatokat. A fejlesztők külön térbeli és időbeli „upscaler” modelleket is készítettek, így az LTX-Video ideális választás azoknak, akik gyors iterációra és éles, folyamatos mozgásra vágynak akár egyetlen képből.
CogVideoX-5B
A CogVideoX-5B a korábbi 2B verzió továbbfejlesztett, nagyobb kapacitású változata. A modell bfloat16 formátumban készült, és 6 másodperces, 720×480 felbontású klipeket generál 8 képkocka/másodperc sebességgel.
A dokumentáció részletesen bemutatja a futtatási környezetet: az egy H100 GPU-n 50 lépéses generálás körülbelül 90 másodpercet vesz igénybe. A Diffusers könyvtár optimalizációi, mint a CPU offload és a VAE slicing, hatékonyabb memóriakezelést és gyorsabb futtatást biztosítanak.
A megfelelő modell kiválasztása
Az alábbi útmutató segít eldönteni, melyik modell illik legjobban a céljaidhoz:
- Mozi-minőségű videókhoz: Wan 2.2 (A14B vagy 5B verzió, 720p/24 fps)
- Általános célú, nyílt alapmodellhez: HunyuanVideo (13B, FP8 támogatással és ComfyUI integrációval)
- Kísérletezőknek és fejlesztőknek: Mochi 1 (AsymmDiT, nyílt Apache 2.0 licenc)
- Gyors, képből videót generáló rendszerhez: LTX-Video (valós idejű 30 fps generálás)
- Hatékony, alacsony VRAM-igényű megoldáshoz: CogVideoX-5B (6 másodperces klipek, Diffusers optimalizációval)
A jövő a nyílt videómodelleké
A nyílt forráskódú modellek gyorsan fejlődnek, és egyre több alkotónak adnak lehetőséget arra, hogy adatgyűjtés és korlátozások nélkül dolgozzanak. Akár művészként, fejlesztőként vagy kutatóként kísérletezel, ezek a modellek új szabadságot kínálnak a kreatív folyamatban.
