阶跃星辰发布图生视频模型Step-Video-TI2V

引言： 人工智能正在以前所未有的速度改变着内容创作领域。近日，中国人工智能公司阶跃星辰（StepFun）开源了一款名为Step-Video-TI2V的图生视频模型，再次引发了业界对AI视频生成技术的广泛关注。这款拥有300亿参数的模型，能够根据输入的图像和文本描述生成高质量、长达102帧的视频，为动画制作、短视频创作等领域带来了新的可能性。

Step-Video-TI2V：技术原理与核心功能

Step-Video-TI2V并非横空出世，而是凝聚了阶跃星辰在AI视频生成领域的技术积累。该模型的核心技术包括：

• 深度压缩的变分自编码器（Video-VAE）： 这一技术实现了16×16的空间压缩和8×的时间压缩，大大降低了视频生成任务的计算复杂度，同时保证了视频重建的质量。Video-VAE采用双路径架构，有效分离高低频信息，进一步优化视频生成效果。
• 基于扩散的Transformer（DiT）架构： 模型基于DiT架构，并包含3D全注意力机制。通过Flow Matching训练方法，将输入噪声逐步去噪为潜在帧，并将文本嵌入和时间步作为条件因子。这种架构在生成具有强烈运动动态和高美学质量的视频方面表现出色。
• 双语文本编码器： Step-Video-TI2V配备了双语文本编码器，支持中英文提示，方便不同语言背景的用户使用。
• 直接偏好优化（DPO）： 为了提升生成视频的质量，Step-Video-TI2V引入了视频直接偏好优化（Video-DPO）方法，通过人类偏好数据对模型进行微调，减少伪影并增强视觉效果。

基于以上技术，Step-Video-TI2V实现了以下主要功能：

• 图生视频生成： 根据一张图片和文本描述生成连贯的视频。
• 高质量视频输出： 支持生成最多102帧、5秒、540P分辨率的视频。
• 动态性调节： 通过设置运动分数（motion score）来控制视频的动态性，平衡动态与稳定。
• 镜头运动控制： 支持多种运镜方式，包括固定镜头、推拉摇移、旋转、环绕以及焦点转移等，生成电影级运镜效果。
• 多语言支持： 配备双语文本编码器，支持中英文提示输入。

应用场景：从动画制作到产品展示

Step-Video-TI2V的应用场景十分广泛，可以应用于以下领域：

• 动画制作： 尤其擅长生成动漫风格的视频，能根据输入的图片和文本描述生成流畅的动画。
• 短视频制作： 支持多种运镜方式，能生成具有电影级效果的短视频。
• 动作教学： 可以生成复杂动态场景，如体育动作教学、舞蹈教学等。
• 特效制作： 适用于电影、电视剧和游戏中的特效制作。
• 产品展示： 可以生成吸引人的广告视频，展示产品特点或品牌故事。

开源意义与未来展望

阶跃星辰选择开源Step-Video-TI2V，无疑具有重要的意义。开源不仅能够促进技术的快速迭代和发展，也能够降低AI视频创作的门槛，让更多的人能够参与到这一领域中来。

然而，我们也应该看到，AI视频生成技术仍然处于发展初期，Step-Video-TI2V也存在一些局限性，例如生成视频的质量和分辨率还有待提高，对于复杂场景的理解和生成能力也需要进一步提升。

展望未来，随着技术的不断进步，AI视频生成技术将会在内容创作领域发挥越来越重要的作用。我们期待Step-Video-TI2V能够在开源社区的共同努力下，不断完善和发展，为AI视频创作带来更多的可能性。

项目地址：

• Github仓库：https://github.com/stepfun-ai/Step-Video-TI2V
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/stepfun-ai/stepvideo-ti2v
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.11251

参考文献：

• Step-Video-TI2V 项目官方Github仓库
• Step-Video-TI2V 项目官方HuggingFace模型库
• Step-Video-TI2V arXiv技术论文

（注：由于arXiv链接为假设链接，请在实际发布时替换为真实的论文链接）

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