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FastbuildAIStep-Video-TI2V：阶跃星辰开源的一款AI文生视频和图生视频模型
Step-Video-TI2V是什么
Step-Video-TI2V 是由阶跃星辰团队开源的一款基于文本驱动的ai图生视频模型，可以根据用户输入的文本提示和图像生成高质量的视频。它在动漫风格视频生成方面表现出色，支持运动控制、多语言输入和多种视频格式输出。
Step-Video-TI2V功能
文本驱动的图生视频：根据用户提供的文本提示和输入图像，生成与文本和图像内容高度一致的视频。
运动控制：用户可以指定不同的运动级别，精确控制视频的动态幅度，平衡动态效果和稳定性。
高质量视频输出：能够生成 102 帧、5 秒、540P 分辨率的视频，支持多种视频宽高比（横屏、竖屏和正方形）。
多语言支持：支持中英文输入，方便不同语言背景的用户使用。
指令遵循与内容一致性：在指令遵循、主体和背景一致性以及物理规律遵循等方面表现出色，生成的视频内容符合用户的期望。
基准测试支持：开发了 Step-Video-TI2V-ｅｖａｌ 基准数据集，包含 178 个真实世界的提示-图像对和 120 个动漫风格的提示-图像对，用于评估模型性能。
Step-Video-TI2V应用
内容创作：为视频创作者提供灵感和素材，快速生成视频内容，节省时间和精力。
动漫制作：在动漫风格视频生成方面表现出色，可用于动漫角色的动作展示、场景动画等。
广告与营销：生成吸引人的视频广告，展示产品或服务的特点和优势。
教育与培训：制作教育视频，帮助学生更好地理解和记忆知识。
娱乐与社交媒体：为用户提供有趣的视频生成体验，分享到社交媒体上，增加互动性和趣味性。
Step-Video-TI2V安装与使用
安装
1. 环境要求：需要 Python 3.8 及以上版本，以及 CUDA 11.3 及以上版本（用于 GPU 加速）。
2. 安装依赖：通过以下命令安装所需的 Python 包：
pip install -r requirements.txt
3. 下载模型：从 Hugging Face 或 Modelscope 下载模型文件，并将其放置在指定目录下。
使用
1. 准备输入数据：准备一张输入图像和一个文本提示，确保文本提示与输入图像内容相关。
2. 运行代码：使用以下命令运行模型生成视频：
python generate_video.py --image_path --text_prompt "" --output_path
3. 调整参数：根据需要调整运动控制参数（如运动幅度）和其他生成参数，以获得理想的视频效果。
相关链接
GitHub 代码仓库：https://github.com/stepfun-ai/Step-Video-TI2V
Hugging Face 模型页面：https://huggingface.co/stepfun-ai/stepvideo-t2v
Modelscope 模型页面：https://modelscope.cn/models/stepfun-ai/stepvideo-ti2v
Github-ComfyUI：https://github.com/stepfun-ai/ComfyUI-StepVideo
论文：https://arxiv.org/abs/2503.08334
