FlashVideo 由香港大學、香港科技大學及 ByteDance 聯合開發，你只需要準備一張或者幾張參考圖片，加上文字提示詞，就可以生成高解像度的影片。過程主要分為兩部份，第一部分是優先處理提示詞，同時以低解像度處理圖片，減少 DIT 的運算時間。第二部分會建立低解像度和高解像度之間的匹配。結果能夠以高速生成 1 0 8 0 P 的高清影片。[DiT] Diffusion Transformer | [NFE ] Number of Function Evaluations
DiffuEraser 是個基於穩定擴散模型的開源影片修復模型。利用先驗資訊作為初始化，減少雜訊和幻覺，並藉由擴展時間以及利用影片擴散模型的時間平滑特性，提升長序列推論中的時間一致性。 DiffuEraser 透過結合鄰近影格資訊修復遮罩區域，展現比現有技術更佳的內容完整性和時間一致性，即使在處理複雜場景和長影片時也能產生細節豐富、結構完整且時間一致的結果，且無需文字提示。 其核心在於提升影片修復的生成能力與時間一致性。
Janus 系列多模態理解和生成模型。核心是三個模型：Janus、Janus-Pro 和 JanusFlow，它們都基於單一 Transformer 架構，實現了統一的多模態理解和生成。Janus-Pro 是 Janus 的進階版，透過優化訓練策略、擴展數據和提升模型規模，顯著提升了性能。JanusFlow 則結合了自迴歸語言模型和修正流模型，在效能和多功能性上取得平衡。該資源提供了模型下載、快速入門指南，以及使用 Python 進行多模態理解和圖像生成的程式碼範例，並提供了 Hugging Face 線上演示和本地 Gradio/FastAPI 演示的說明。 最後，還列出了相關論文的引用資訊。
騰訊開源模型 Hunyuan (混元) 能生成高品質 AI 影片，具有出色的動作穩定性、場景切換和逼真的視覺效果。ComfyUI 官網介紹了如何免費使用「Hunyuan Video」模型首先必需安裝幾個主要檔案：
hunyuan_video_t2v_720p_bf16.safetensors (主要的影片生成模型) 放入 -> ComfyUI/models/diffusion_models/ clip_l.safetensors 放入 -> ComfyUI/models/text_encoders/llava_llama3_fp8_scaled.safetensors (文字編碼器) 放入 -> ComfyUI/models/text_encoders/hunyuan_video_vae_bf16.safetensors (變分自動編碼器 VAE) 放入 -> ComfyUI/models/vae/模型亦支援生成靜態圖片，只需將影片長度設定為 1 即可。最後亦提供了一個 JSON 格式的工作流程範例，方便使用者快速上手。
