AI 视频生成模型 正在快速发展，新的工具不断涌现，带来更好的效果、更长的片段和更多的控制。当每个模型都声称有不同的优势，且选择不断增加时，选择合适的一个并不简单。本指南将带您了解目前您应该了解的顶级 AI 视频模型。您将看到每个模型的优势、不足，以及哪一个适合您的内容需求。通读本文，找到一个与您的工作流相匹配并能为您节省视频创作时间的模型。
什么是 AI 视频生成模型？
AI 视频生成模型 是指从给定的输入（最常见的是文本描述、图像或现有的视频剪辑）自动创建视频内容的人工智能系统。这些模型仅通过计算就能从头合成全新的视觉内容。它们通过在包含数百万个视频剪辑及其描述的大型数据集上进行训练来实现这一点，以便随后能够生成遵循相同规则的新场景。
实际的生成过程是通过一种称为扩散（diffusion）的技术进行的。模型从纯粹的随机噪声开始，经过数十个步骤进行细化，逐渐将这种混乱雕琢成视频。这之所以有效，是因为在训练过程中，模型学会了逆转破坏过程：它看到了真实视频逐步被损坏为噪声的过程，并学会了撤销每一步。在生成时，您的文本提示词在整个过程中起到引导作用，指导每一个细化步骤，使最终结果反映您所描述的内容。
然而，最难的部分不是生成单帧。而是保持数百个帧在时间跨度上相互一致。视频生成模型通过同时处理整个帧序列来解决这个问题，这使得每个帧在生成过程中可以相互参考。这就是为什么视频生成比图像生成对计算能力的要求高得多的原因。
有哪些不同类型的 AI 视频模型？
AI 视频工具的工作方式并不完全相同。每种类型都遵循不同的路径将您的想法转化为视频，了解其中的差异可以避免您选错工具。
文本生成视频 AI 模型
您从文字开始，模型将它们转化为动态场景。您写下对所需内容的简短描述，系统就会从头开始构建视觉效果。
当您脑海中有一个想法但没有准备好视觉素材时，这种类型非常适用。您可以描述一个产品、一个简短的故事，甚至是广告中的一个场景，然后就能得到一个视频。这感觉就像写一个剧本，并在几分钟内看到它变成现实。
图像生成视频模型
在这里，您已经有了一张图像，并希望让它动起来。模型会添加动作、镜头移动或微小的变化，从而将一张静态图片转化为短视频。
这种方法适用于产品演示 and 社交帖子，在这些场景中，您需要快速的动态效果，而无需从零开始创建所有内容。
多模态视频模型
这些模型可以同时处理多种类型的输入。您可以混合文本、图像、音频甚至现有的视频剪辑来引导最终结果。
这让您对视频的最终呈现效果拥有更多控制权。您不仅是在描述一个场景，而是在用多种输入来塑造它。当您需要特定的细节、更流畅的叙事或遵循明确方向的视频时，这种控制力会很有帮助。
5 大闭源 AI 视频生成模型 （2026年）
AI 文本生成视频模型 已经发展到了一个阶段，您可以在几分钟内创建广告、短片和产品视频，而不需要耗费数天。不过，模型之间的差距是客观存在的。一些模型专注于电影级画质，另一些则专注于速度或编辑控制，还有少数模型试图平衡所有方面。
以下是您目前应该了解的顶级闭源模型。
Veo 3.1
Veo 3.1 是 Google 的旗舰级 视频生成模型，也是目前技术最先进的工具之一。它能创建完美同步音频的视频，其中包括角色对话、音效和环境音，所有这些都由单个提示词生成。在 2025 年 10 月推出后，它作为社交平台上疯传视频背后的引擎而广为人知。它与 Google 更广泛生态系统的整合，使其非常适合已经在使用 Google Workspace 的团队。
功能特点
- 原生音频： 一次性生成对话、音效（SFX）和环境音。
- 4K 分辨率：支持高达超高清的输出。
- 多参考： 支持最多 3 张参考图片。
- 长时长： 生成长达一整分钟的输出。
- 提示词对话： 直接在提示词中编写角色对话。
优点
- 无与伦比的原生音频质量。
- 出色的真实感和光照准确性。
- 深度的 Google 生态系统集成。
- 强大的提示词准确性。
缺点
- 较低档方案中视频带有水印。
- 对于风格化或非写实内容灵活性较差。
Runway Gen-4.5
Runway 是 生成式 AI 视频模型 领域中最知名的品牌之一。它于 2025 年底推出了 Gen-4.5，在视频质量和多镜头序列方面进行了重大升级。该平台现在包含一个聊天界面，您可以通过对话来微调视频，而无需反复重写提示词。它被广泛认为是电影级一致性和创意控制的基准工具。
功能特点
- 运动画笔： 精确绘制场景中应该移动的部分。
- 多镜头： 将多个剪辑串联成一个连贯的序列。
- Act-one： 面部表情和动作捕捉。
- 聊天编辑： 通过自然对话微调输出。
- 4K 输出： 超高分辨率导出。
优点
- 同类最佳的场景和角色一致性。
- 为专业人士提供强大的创意控制。
- 强大的社区和生态系统。
缺点
- 高级别订阅价格昂贵。
- 在制作快速社交内容方面比一些竞争对手慢。
- 对初学者来说学习曲线较陡。
Seedance 2.0
Seedance 2.0 是 ByteDance 最新的 AI 视频模型，于 2026 年初发布，并因其逼真的电影级视频迅速引起关注。电影行业的许多人甚至开始讨论它有多接近真实的制作质量。它同时支持文本、图像、音频和视频，因此你可以对最终视频的视觉和听觉效果进行更多控制。你可以通过 Framia Pro、CapCut、Dreamina 和 Pippit 访问它，尽管它在某些地区仍不可用。
功能特点
- 多模态输入： 一次性结合文本、图像、视频和音频。
- 原生音频： 对话、音效和环境音同时生成。
- @ 参考系统： 将特定角色、风格或声音标记到上传的资产中。
- 多镜头： 在单次生成中包含具有自然剪辑和过渡的多个镜头。
- 物理引擎： 逼真碰撞、织物运动和高动作序列。
- 2K 输出： 原生分辨率高达 2048x1080。
优点
- 目前最强大的多模态输入系统。
- 在付费层级上，2K 分辨率的 10 秒片段渲染大约需要 30 秒。
- 跨帧的角色和场景一致性极为出色。
- 通过 Dreamina 提供强大的免费层级以供评估。
缺点
- 推出范围仍仅限于特定市场。
- 设置时间较长。
Kling 3.0
Kling 3.0 于 2026 年 2 月 4 日发布，并在几天内就被称为当年 AI 视频生成领域最重要的飞跃。它基于 Omni One 架构构建，该架构利用 3D 时空联合注意力机制（3D Spacetime Joint Attention）和思维链（Chain-of-Thought）推理来生成符合物理规律的电影级视频，其中角色和物体的运动具有真实的重力、平衡、变形和惯性。该模型支持涵盖文本、图像、音频和视频的全多模态输入，并能生成包括英语、中文、日语、韩语和西班牙语在内的多种语言的原生音频，且能精确控制角色对话和说话顺序。
功能特点
- Omni One 物理：真实的重力、碰撞和惯性模拟。
- 原生音频： 配音、对口型、音效和音乐。
- 多镜头分镜： 最多支持 6 个镜头，具备导演级的镜头控制。
- 草稿模式： 生成速度提升高达 20 倍，用于快速原型设计。
- 4K/60fps 输出： 支持 16 位 HDR 和 EXR 导出。
- 七合一编辑器： 集物体添加、背景更换、风格迁移于一体的工具。
优点
- 目前最逼真的人体物理和动作模拟。
- 支持方言和口音控制的原生多语言音频。
- 起步价实惠，每月 7.99 美元，并提供好用的免费档位。
- 可直接导出至专业特效工作流（Nuke、After Effects、DaVinci）。
缺点
- 渲染一段 15 秒的多镜头视频可能需要 5 分钟以上。
- 4K 输出目前仅限于更高档位的订阅计划。
- 高需求时段会延长渲染排队时间。
Hailuo 02
Hailuo 02 是 MiniMax 的旗舰视频模型，也是自发布以来 AI 视频领域最大的惊喜之一。它在 Artificial Analysis 基准测试中以 92.1 的评分位列全球第二，超越了 Google Veo 3 的 87.3 分，同时成本降低了 30%，每段 10 秒的高清视频仅需 0.28 美元。它基于一种名为“噪声感知计算重分配”（Noise-aware Compute Redistribution，简称 NCR）的新架构构建，该架构将训练和推理效率提升了 2.5 倍。这使得 MiniMax 能够将模型参数量扩大到原来的三倍，并在比前代大四倍的数据集上进行训练。
功能特点
- NCR 架构： 训练和推理速度提升 2.5 倍，能耗降低 22%。
- 物理引擎： 能够流畅处理飞散碎片、弹跳物体和相机抖动等复杂的物理效果。
- 原生 1080p：无插值放大的全高清输出。
- 导演相机标签：用于推拉变焦、环绕和手持抖动的自然语言指令。
- T2V 和 I2V：集文本生成视频和图像生成视频于一体的平台。
- 提示词优化器： 将粗糙的提示词重写为结构化的电影级指令。
优点
- 在 62 秒内生成 1080p 视频片段，比大多数同等质量的竞争对手更快。
- 同类最佳的物理模拟，包括体操和流体动力学。
- 最实惠的专业级模型，每个片段仅需 0.28 美元。
- 在重复提示词下保持一致的输出。
缺点
- 未内置长视频或多镜头序列生成功能。
- 免费版导出的视频带有水印。
前 3 款 开源 AI 视频生成器（2026 年）
开源视频生成器 现在正受到高度关注。你可以获得更多的控制权、在本地运行模型的更多自由，并且没有像封闭工具那样的严格限制。不过，权衡也是显而易见的。在一切顺利运行之前，你通常需要强大的硬件和一些配置工作。
以下是三款脱颖而出的开源模型：
Wan 2.2
Wan 2.2 是目前最受关注的 开源视频生成器 之一。它来自阿里巴巴，专注于具有流畅动作和极高提示词准确度的电影级画质。你可以将其用于文本生成视频和图像生成视频任务，这使其能够灵活适应不同的工作流。它还可以在消费级 GPU 上运行，这使得它比许多高端模型更易于获取。
功能特点
- MoE 架构： 针对不同噪声阶段的专业专家模型。
- 混合 T2V/I2V： 统一模型中的文本和图像输入。
- GGUF 量化：可在具有 4GB 显存的消费级 GPU 上运行。
- 电影级控制： 光照、对比度和色调标签。
- 双语支持： 支持英文和中文提示词处理。
- Apache 2.0 许可证： 允许完全商业用途。
优点
- 目前最容易获取的高质量开源模型。
- 强大的风格化控制和屏幕文本渲染能力。
- 1.3B 变体可在 8GB 显存上实现真正的视频生成。
- 对大多数用户而言，具有最佳的质量资源比。
缺点
- 在复杂场景中，精细纹理细节仍落后于 HunyuanVideo。
- 与竞争模型相比，多 GPU 横向扩展的文档较少。
Mochi (Genmo)
Mochi 1 是一款基于新型 AsymmDiT 架构构建的 100 亿参数模型，采用 Apache 2.0 许可证发布。它擅长为真实主体生成逼真的 30fps 动态画面，这使其在纪录片风格内容、自然环境和逼真的人体动作方面表现尤为强劲。它是首批让人们开始认真对待本地视频生成的开源模型之一。
特点
- AsymmDiT 骨干网络：专为视频合成构建的架构。
- 30fps 输出：原生帧率下的平滑运动。
- LoRA 微调：在您自己的视频数据集上进行定制。
- Apache 2.0 许可证：开放用于研究和商业用途。
- ComfyUI 集成：支持基于节点的工作流。
- T5-XXL 编码：强大的文本理解和提示词遵循能力。
优点
- 在所有高质量开源模型中拥有最宽松的许可。
- 出色的逼真动态和自然运动。
- 拥有活跃分享微调模型的强大社区。
缺点
- 分辨率限制在 480p；高清输出需要进行超分辨率放大。
- 在全精度下需要 20GB+ 的 VRAM。
HunyuanVideo (Tencent)
HunyuanVideo 是 Tencent 的旗舰级开源视频模型，也是目前最先进的选择之一。与其他许多开源模型相比，它专注于高质量的视频生成，具有强大的动作一致性和更好的场景结构。该模型采用基于 transformer 的方法构建，旨在处理视觉和时间数据。它经常被希望对视频生成工作流有更多控制权的开发人员和研究团队使用。
特点
- 双流融合：在合并前分别处理文本和视频。
- xDiT 并行： 多 GPU 序列并行，以实现更快的推理。
- FP8 量化：在没有重大质量损失的情况下减少内存占用。
- Diffusers + comfyUI：即插即用的生态系统集成。
- 因果 3D VAE：用于连贯动作的时空压缩。
优点
- 开源中最佳的电影级画质和人脸真实感。
- 庞大的 LoRA 生态系统，用于风格和角色定制。
- 强大的多人物和复杂场景处理能力。
缺点
- 根据设置的不同，一段 5 秒的片段可能需要超过 15 分钟。
- 设置复杂度极高；不适合初学者
视频模型中需要对比的关键特征
在您决定使用任何平台之前，以下是值得注意的六件事。
- 视频质量（分辨率、真实感）
这简单来说就是您在回放时视频画面的好看程度。它是看起来清晰且令人信服，还是明显让人觉得有什么地方“不对劲”？最好的工具生成的视频在第一眼看去甚至能以假乱真。而最差的工具则会因为平淡的光影或奇怪的人脸而立刻穿帮。
- 动作准确性
动作准确性检验的是视频中物体和人物的移动效果。优秀的模型能保持动作流畅，不会出现奇怪的跳跃或扭曲。这在包含行走、手势或快速动作的场景中最为重要。
- 提示词理解
您应该选择一个紧密遵循您的视频提示词的模型。强大的模型能够理解您文本中的细节，并将其转化为匹配的视觉效果。如果模型遗漏了指令，您将需要尝试更多次才能获得想要的结果。
- 片段长度限制
务必检查模型单次运行可以生成多长的视频。有些模型仅支持短片段，而另一些则允许更长的序列。支持更长的片段有助于您在不拆分场景的情况下进行故事创作或完成完整场景。
- 音频支持
如果您的项目需要声音，您应该选择能够生成音频的模型。这可以包括配音、背景噪音或与视觉效果匹配的基本音效。支持音频的模型可以减少对独立声音编辑工具的需求。
在 Framia Pro 上探索顶尖的 AI 视频模型
Framia Pro 将强大的视频和图像生成模型汇集于一处。在 Framia 上，您可以通过单个仪表板访问多个先进的视频引擎，例如 Veo 3.1、Seedance 2.0、Kling 3.0 等。该平台让您可以从一个想法开始，并使用文本、图像、音频或组合输入快速将其转化为视频内容。Framia 还支持针对特定用例的不同创意智能体，例如音乐视频、广告或故事创作，这使其成为适合各种水平创作者的灵活选择。
Framia Pro 能带来什么？
- 使用聊天编辑视频
您可以用纯文本描述您想要的更改，系统会将其应用到您的视频中。您无需使用时间线或手动工具，只需通过输入指令来引导编辑。这使得在没有深厚编辑经验的情况下调整场景、剪辑片段或优化视觉效果变得更加容易。
- 支持不同的时长和宽高比
您可以根据需要创建不同长度的视频，从短视频片段到较长的场景。该平台还支持多种宽高比，如竖屏、正方形和宽屏。这让您可以为 TikTok、Instagram 或 YouTube 等平台准备内容，而无需额外的调整大小步骤。
- 将音频与您的片段同步
Framia Pro 将声音与视觉效果同步，从而使对话、音乐或音效与视频的时间点相匹配。它能将嘴唇动作与语音相匹配，并保持音频与场景变化同步。这减少了编辑过程中手动调整音频的需求。
- 支持故事板编辑
您可以在最终生成之前将视频组织成场景。故事板的每个部分代表视频的一个片段，您可以对其进行调整、重新排序或优化。这让您可以更好地控制视频的结构，并在渲染之前规划场景的流程。
如何在 Framia Pro 上使用 AI 视频模型？
您可以按照以下三个快速步骤，在 Framia Pro 的AI 视频生成器上使用不同的 AI 模型来创建视频：
步骤 1：注册并确立您的想法
- 创建您的 Framia Pro 账户并打开视频工作区。
- 在提示词框中写下清晰的场景描述，以便模型理解您的需求。
- 如果您想更好地控制风格或角色，可以添加一张参考图像，这在 Kling 3.0 和 Seedance 2.0 等模型中效果很好。
步骤 2：选择合适的 AI 模型并生成
- 点击“Select Models”并打开“Video”选项卡，选择符合您目标的模型。
- 根据您计划发布平台的要求，设置您的视频时长和宽高比。
- 然后，点击“Generate”来创建您的片段。
步骤 3：审查、微调和导出
- 观看生成的视频，检查动作、细节和场景是否符合您的创意。
- 根据您使用的模型，添加后续提示词以调整视频的某些部分，例如动作、光影或风格。
- 一切看起来无误后，点击“Download”将最终视频保存到您的设备。
结论
在这篇文章中，我们探讨了什么是AI视频生成模型，并评估了5款闭源和3款开源工具，您可以将它们用于您的项目。在选择模型之前，您应该明确自己的目标。有些工具非常适合快速制作社交媒体片段，而另一些则适用于叙事或具有声音和细节的高质量场景。当您使用适合您任务的模型时，您的结果会变得更准确且更易于管理。如果您想在一个地方访问多个顶尖的AI视频模型，您可以探索 Framia Pro，并根据您的项目需求在不同工具之间进行切换。
常见问题解答
目前最好的视频生成AI模型有哪些？.
一些顶尖的视频生成AI模型包括 Veo、Runway、Seedance 2.0、Kling 和 Pika。每款模型都有不同的侧重点，例如逼真度、动作或易用性。在 Framia Pro 上，您可以访问其中几款模型，并根据您的项目进行切换。
Sora 视频模型怎么了？
关于 Sora视频模型的新闻 透露，它已于最近在2026年停止作为消费级应用和API提供。OpenAI 决定将其关闭，以专注于机器人技术和先进研究等其他领域。
有开源的AI视频生成器可用吗？
是的，有诸如 Wan、Mochi 和 HunyuanVideo 等开源AI视频生成器可用。您可以本地运行它们并根据需要进行调整，不过设置需要一定的技术知识。如果您更喜欢无需本地设置、即开即用的模型，Framia Pro 提供了一个更简单的选择。
AI视频模型可以创建长视频吗？
大多数AI视频模型目前仍专注于短视频片段，而不是完整长度的视频。一些工具允许更长的场景，但它们通常需要合并多个片段。Framia Pro 支持不同的时长，因此您可以根据自己的需求创建和管理片段。
您应该使用哪款AI视频模型？
您应该根据自己的目标和内容风格来选择模型。Veo 非常适合逼真场景，Kling 擅长处理动作，而 Seedance 通过多输入提供更多控制。Framia Pro 的视频智能体 让您可以在一个地方测试这些模型，并选择适合您工作流程的模型。
