B站发布AniSora V3开源动漫制作工具，轻松实现多种动画风格视频镜头生成
发布时间：2025-07-03 12:15:54 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：174 次
2025年7月，Bilibili（B站）宣布其开源动漫视频生成模型AniSora迎来重大更新，正式发布AniSora V3。作为Index-AniSora项目的一部分，V3版本在原有基础上进一步优化了生成质量、动作流畅度和风格多样性，为动漫、漫画及VTuber内容创作者提供了更强大的工具。小编深入解读AniSora V3的技术突破、应用场景及行业影响。
AniSora V3基于Bilibili此前开源的CogVideoX-5B和Wan2.1-14B模型，结合强化学习与人类反馈（RLHF）框架，显著提升了生成视频的视觉质量和动作一致性。其支持一键生成多种风格的动漫视频镜头，包括番剧片段、国创动画、漫画视频改编、VTuber内容）等
核心升级包括:
在最新基准测试中，AniSora V3在VBench和双盲主观测试中，角色一致性和动作流畅度均达到业界顶尖水平（SOTA），尤其在复杂动作(如违反物理规律的夸张动漫动作)上表现突出。
AniSora V3的完整训练和推理代码已于2025年7月2日在GitHub上更新，开发者可通过Hugging Face访问模型权重及948个动画视频的评估数据集。 Bilibili强调，AniSora是“对动漫世界的开源礼物”，鼓励社区协作优化模型。用户需填写申请表并发送至指定邮箱（如yangsiqian@bilibili.com）以获取V2.0权重和完整数据集访问权限。
V3还引入了首个针对动漫视频生成的RLHF框架，通过AnimeReward和GAPO等工具对模型进行微调，确保输出更符合人类审美和动漫风格需求。社区开发者已开始基于V3开发定制化插件，例如增强特定动漫风格（如吉卜力风）的生成效果。
AniSora V3支持多种动漫风格，包括日本动漫、国产原创动画、漫画改编、VTuber内容及恶搞动画（鬼畜动画），覆盖90%的动漫视频应用场景。 具体应用包括:
小编测试显示，V3在生成复杂场景（如多角色交互、动态背景）时，相比V2减少了约15%的伪影问题，生成时间缩短至平均2.5分钟(4秒视频)。
AniSora V3的发布进一步降低了动漫创作门槛，使独立创作者和小型团队能以低成本实现高质量动画制作。相比OpenAI的Sora或Kling等通用视频生成模型，AniSora V3专注于动漫领域，填补了市场空白。 与字节跳动的EX-4D相比，AniSora V3更专注于2D/2.5D动漫风格，而非4D多视角生成，展现了不同的技术路线。
项目:https://t.co/I3HPKPvsBV
很抱歉，目前我没有搜到关于Bilibili开源动漫视频生成模型AniSora V3版的相关信息，但我为你整理了AniSora V2版的相关信息，希望对你有所帮助。
AniSora V2版介绍
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基础模型：基于升级后的Wan2.1-14B基础模型，稳定性更佳。
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推理加速：通过蒸馏加速推理，实现无损画质，让模型运行更快更省。
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硬件支持：原生支持华为Ascend 910B NPU，实现全流程国产芯片训练。
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应用场景：能够生成高质量的镜头，覆盖90%的应用场景。
开源信息
使用教程
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安装依赖：根据项目的
requirements.txt文件安装所需的Python库。 -
下载模型：从Hugging Face或其他提供的链接下载预训练模型。
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配置环境：确保你的计算环境（如GPU或NPU）已正确配置。
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运行代码：使用提供的脚本或代码示例，输入你的图片和描述词，生成动漫视频。
如果你对AniSora V2版感兴趣，可以尝试使用上述链接和教程进行操作。
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