以下是一些在图片和文字输入生成视频领域表现突出的开源项目推荐，涵盖技术前沿性、功能多样性和社区活跃度等多个维度：
一、Open-Sora 38
核心特点：由 HPCAI Tech 团队开发，完全开源，支持文本、图像、视频多模态输入，基于 Diffusion Transformer（DiT）架构，优化了时空注意力机制，可生成高分辨率、连贯的长视频（支持 256px 至 768px 分辨率）。
技术亮点：
- 采用 3D U-Net 结构处理时空连续性，结合混合精度训练和分布式优化，降低显存占用。
- 支持灵活的条件输入机制，如 CLIP 文本编码和 ViT 图像编码，生成视频时可通过调整参数控制镜头运动。
适用场景：影视创作、广告设计、多模态内容生成。
开源地址：GitHub
二、SkyReels-V2 1
核心特点：由 SkyworkAI 开源，专注于文本生成视频（T2V）和图像生成视频（I2V），突破传统模型视频长度限制，支持无限延长视频。
技术亮点：
- 通过 Diffusion Forcing 技术分段生成并自动拼接，实现无缝衔接的长视频。
- 提供专业级镜头控制（如推拉、平移），模拟电影级效果。
适用场景：动画制作、短视频生成、动态广告设计。
开源地址：GitHub
三、EasyAnimate-v3 5
核心特点：阿里云开源项目，支持图片+文字联合输入生成视频，最大支持 720p 分辨率、144 帧视频，并可通过续写生成无限时长视频。
技术亮点：
- 采用混合运动模块，结合时间注意力与全局注意力，提升动作连贯性。
- 支持双流信息注入（视觉+文本），通过 Slice VAE 压缩优化生成效率。
适用场景：社交媒体内容生成、动态演示制作。
开源地址：GitHub
四、MuseV 6
核心特点：腾讯开源的虚拟人生成框架，支持 Image2Video 和 Text2Image2Video，兼容 Stable Diffusion 生态，可生成不限时长的视频。
技术亮点：
- 引入视觉条件并行去噪方案，减少长视频生成的累积误差。
- 支持多参考图像技术（如 IPAdapter、ReferenceNet），提升生成质量。
适用场景：虚拟人动画、口型同步、长视频创作。
开源地址：GitHub
五、Stable Video Diffusion 8
核心特点：Stability AI 推出的开源模型，支持文生视频（T2V）和图生视频（I2V），基于多阶段训练策略（图像预训练→视频微调）。
技术亮点：
- 提供强大的多视图 3D 先验，支持摄像机运动控制。
- 生成视频动作连贯，适用于复杂场景（如背景静止、局部动态）。
适用场景：3D 内容生成、动态场景模拟。
开源地址：GitHub
六、AnimateDiff 8
核心特点：基于 Stable Diffusion 的插件框架，可将静态图像转换为动态视频，支持文本描述控制动作。
技术亮点：
- 利用大规模视频数据集学习运动先验，无需额外微调。
- 支持与 ControlNet 结合，实现精细化动作控制。
适用场景：动画制作、动态表情生成。
开源地址：GitHub
总结与建议
上述项目覆盖了从基础研究到工业级应用的多种需求。若追求技术前沿性，推荐 Open-Sora 和 Stable Video Diffusion；若需要长视频生成，可优先选择 SkyReels-V2 或 MuseV；对于快速部署和生态兼容，AnimateDiff 和 EasyAnimate-v3 是更优选择。建议结合具体场景和硬件条件（如显存要求）进行技术选型。
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