阶跃星辰 Step-Video-TI2V 图生视频模型开源，运动可控

发布时间：2025-03-21 16:06:36 | 责任编辑：字母汇 | 浏览量：41 次

在今年 2 月，阶跃星辰开源了两款 Step 系列多模态大模型——Step-Video-T2V 视频生成模型和 Step-Audio 语音模型，为开源社区贡献了自己的多模态力量。

今天，我们再接再厉，继续开源图生视频模型——Step-Video-TI2V，一款基于 30B 参数 Step-Video-T2V 训练的图生视频模型，支持生成 102 帧、5 秒、540P 分辨率的视频，具备运动幅度可控和镜头运动可控两大核心特点，同时天生具备一定的特效生成能力。

和目前已有开源图生视频模型相比，Step-Video-TI2V 不仅在参数规模上对该领域的研究提供了更高的上限，其运动幅度可控能力，更是能够平衡图生视频生成结果的动态性和稳定性，为创作者提供更为灵活的选择。

与此同时，Step-Video-TI2V 已完成与华为昇腾计算平台的适配，并在魔乐社区（Modelers）上线，欢迎前往体验。

Torch 昇腾适配链接：https://modelers.cn/models/StepFun/Step-Video-TI2V-NPU

MindIE 适配链接：https://modelers.cn/models/MindIE/StepVideo-TI2V

两大技术亮点解析：Step-Video-TI2V 是如何炼成的

相比文生视频模型 Step-Video-T2V，此次开源的 Step-Video-TI2V 主要针对图生视频任务做了两大关键优化：

第一，引入图像条件，提高一致性

为了让模型更好地理解输入的图片，我们没有采用传统的 cross-attention 方法，而是使用了更直接、更高效的方式，将该图像对应的向量表示和 DiT 第一帧对应的向量表示直接进行 channel 维度的拼接，这样生成的视频和原图才能更一致。

第二，引入运动幅度控制，赋予用户更高自由度

在训练过程中，Step-Video-TI2V 通过 AdaLN 模块引入视频动态性打分信息，特别训练模型学习了视频的动感程度。用户在生成时可以简单地指定不同的运动级别（motion = 2， 5， 10），精准控制视频的动态幅度，平衡视频的动态性、稳定性和一致性。

此外，在数据优化方面，对于主体动作和镜头运动，我们进行了专项精准标注，使得 Step-Video-TI2V 在主体动态性和运镜效果上更具优势。

在 VBench-I2V 基准测试中，Step-Video-TI2V 取得了 state-of-the-art 级别的表现，并验证了动态性打分对生成视频稳定性和一致性的控制能力。

核心特点

1、运动幅度可控：动态 & 稳定自由切换

Step-Video-TI2V 支持控制视频的“运动幅度（motion）”，平衡图生视频内容的运动性和稳定性。无论是静态稳定画面，还是高动态动作场景，都能满足创作者需求。

2、多种运镜控制

除了对镜头内主体运动的控制， Step-Video-TI2V 支持对多种运镜的理解，可以对生成视频中的镜头运动进行精准控制，生成大片级运镜效果。从基本的推拉摇移、升降，到各种复杂的电影级运镜效果都能驾驭。

4、支持多尺寸生成

Step-Video-TI2V 支持多种尺寸图生视频，无论是横屏的宽阔视野，竖屏的沉浸体验，还是方屏的经典复古，都能轻松驾驭。

用户可以根据不同的创作需求和平台特性，自由选择图片尺寸，无需担心画面变形或比例失调的问题。

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此外，Step-Video-TI2V 现在已初步具备一些特效生成能力，未来，我们还将通过 LoRA 等技术， 持续解锁模型的特效潜力，敬请期待更多惊喜！