Откройте для себя две революционные модели видео на основе ИИ, которые меняют представление о возможностях генеративных медиа — Lingbot-World и MOSS Video and Audio (MOVA). Lingbot-World предоставляет открытые миры в реальном времени, управляемые с клавиатуры, где вы перемещаетесь по сценам с помощью клавиш WASD, а управление камерой — с помощью клавиш JKLI, при этом качество изображения остается неизменным на протяжении всех 60-секундных контекстных окон. MOVA использует другой подход, являясь настоящей мультимедийной базовой моделью, генерирующей синхронизированное видео и аудио из одного изображения или текстового запроса с удивительно естественной синхронизацией губ — она была запущена вчера, а полный код вывода уже доступен на GitHub. Обе модели основаны на быстро развивающейся архитектуре Wan 2.2, демонстрируя, как эта основа становится фундаментом для видео-ИИ следующего поколения, выходящего за рамки простых рабочих процессов ComfyUI.
Это видео идеально подходит для разработчиков ИИ, экспериментирующих с генерацией видео, опытных пользователей ComfyUI, ожидающих удобных для потребителя реализаций, и создателей, отслеживающих расширение экосистемы Wan 2.2. Если вы работали с такими моделями, как LTX-2, Genie 3 или Wan 2.1, и хотите понять, куда движется эта область в направлении моделирования открытого мира и нативного аудио-видео синтеза, этот анализ даст вам предварительное представление о том, как эти инструменты станут доступны широкой публике. Мы пропускаем сложные пошаговые инструкции по выводу данных (никаких марафонов командной строки!) и сосредотачиваемся исключительно на возможностях, ограничениях и реальном потенциале, который вы сможете использовать, как только узлы станут доступны.
Почему это важно сейчас? Потому что Wan 2.2 быстро становится ядром Linux для видеоискусства в ИИ — университеты проводят исследования на его основе, стартапы дорабатывают специализированные версии, и разрыв между демонстрационными версиями и пригодными для использования инструментами быстро сокращается. Lingbot-World доказывает, что согласованность в длительном контексте решаема без ухудшения качества, а MOVA демонстрирует, что тесно связанная аудиовизуальная генерация — это не просто трюк, а основа для правдоподобной анимации персонажей. Независимо от того, планируете ли вы будущие проекты или просто хотите быть в курсе последних тенденций, понимание этих изменений сегодня позволит вам быть готовыми к тому, что они завтра повлияют на ваш рабочий процесс.
Для вывода результатов на Python (не ComfyUI)
Mova
https://mosi.cn/models/mova
https://github.com/OpenMOSS/MOVA
https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/...
Lingbot-World
https://github.com/Robbyant/lingbot-w...
Код на GitHub
https://github.com/Robbyant/lingbot-w...
lingbot-world-base-cam Model Open Weights
huggingface
https://huggingface.co/robbyant/lingb...
modelscope
https://modelscope.cn/models/Robbyant...
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Локальная рабочая станция GPU: https://amzn.to/3XfXsAO
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Если вам понравился урок, поставьте лайк Вы можете поддержать нашу работу на Patreon:
/ aifuturetech
#wan2.2 #Lingbot #MOVA
Информация по комментариям в разработке