龙一分享阿里开源图片生成视频AI工具I2VGen-XL，免费好用

作者：每日干货分享

发布时间：2025-11-03 15:22:51 浏览量：33 0

嘿，各位，我是龙一呀，一直着重对AI轻创副业项目予以分享呢，今儿个要给大伙讲一款阿里在不久前推出的，属于开源属性的，能把图片生成视频的Ai工具哟，现阶段它能够免费去使用哒，不存在使用次数方面的限定呢，其呈现出来的效果相当不错呀，真的得讲比其他的好太多啦。

能够依据用户所输入的静态图像以及文本，去生成目标较为接近、语义一样的视频，所生成的视频具备高清（1280 乘以 720），宽屏（16 比 9），时序连贯，质感良好等特性。

一款名为 -XL 的项目，它归属于阿里达摩院所研发，是关于高清视频生成的基础模型，其目标乃解决依据输入图像来生成高清视频这一任务，生成的视频具备支持二次修改以及高清化的特性，倘若你感觉不满意，能够多次点击以重新生成，要是内容不如意，还能够输入提示词去调整视频内容、运镜、运动方向等，进而输出高清视频。

参数量总计大概约37亿，具体的原理是这样的，总结起来分成两个阶段，先是经由输入图片去生成图片序列，随后能够凭借文字来进行微调进而生成高清图片。

把下面具体生成的案例展示出来，因文章没办法放进视频里，我将选择插入gif图片，如此一来展示效果会大幅度降低，要是想弄完整且高清的，能够去我的视频号查看最新视频作介绍。左边呈现的是原图，右边是生成后的效果。

支持自行配置部署，然而面向设备存在较高要求。-XL涵盖两个模型，其一为图片生成视频模型MS-，其二是视频生成视频模型MS-。

MS-建立于之上，像所给出的原理图那样，借由专门设计的时空UNet，在隐空间里开展时空建模，再经解码器重建出最终视频。

于1*A100的环境配置状况里开展运行操作，此操作能够以单卡形式运行，其中图生视频模型对于显存有着20G的要求，视频生成视频这一情况对于显存则有着28G的要求。

# 安装miniconda使用wget工具，去获取，位于https://repo.anaconda.com/miniconda/ 的Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh文件 。# 一直[ENTER], 最后一个选项yes即可运行名为 sh 的 Miniconda3 最新版 Linux x86_64 架构的安装脚本.sh ，对吗？ ，是这样吗？ ，对吧？ 。
# conda虚拟环境搭建conda create --name ms-sft python=3.8conda activate ms-sft
# 安装最新的ModelScopepip install "modelscope" 执行升级操作，采用指定的方式，从该特定网址获取相关内容，也就是https://pypi.org/project/modelscope/ ，进行更新 。
# 明确你的系统之中是安装了在那ffmpeg命令的，要是没有的话，能够借助以下这些命令去进行安装 。sudo apt-get update && apt-get install ffmpeg libsm6 libxext6  -y
# 安装依赖库pip install xformers==0.0.20pip install torch==2.0.1pip install torchsdepip install open_clip_torch>=2.0.2pip install opencv-python-headlesspip install opencv-python pip install einops>=0.4pip install rotary-embedding-torchpip install fairscale pip install scipypip install imageiopip install pytorch-lightning

下载好模型，模型链接后台回复Ai视频即可获取。

通过以下代码，实现模型的下载和推理。

第一步：图生视频 (所需显存单卡20G)

from modelscope.pipelines import pipelinefrom modelscope.outputs import OutputKeys
pipe = pipeline(task="image-to-video", model='damo/Image-to-Video', model_revision='v1.1.0')
# IMG_PATH：你所拥有的图像路径（网址或者本地文件） 。IMG_PATH = './example.png'这段内容似乎不完整，请补充完整以便进行准确改写 。目前仅这部分难以按要求完成改写呀 。'./output.mp4')[OutputKeys.OUTPUT_VIDEO]print(output_video_path)

第二步：提升视频分辨率 (所需显存单卡28G)

管状物 = 管道（该任务为 “视频转换成视频"），模型 = '达摩/视频转视频’，模型修订版本号 = 'v1.1.0' 。

# VID_PATH: your video path
您提供的内容似乎出现了错误，#TEXT并不是一个完整的句子呀，请您检查一下，重新给我正确的内容以便我进行改写 。
VID_PATH = './output.mp4'
有可爱至极的一只小狐狸，那小狐狸正处于花丛之中，花丛里有可爱至极的一只小狐狸。  "
p_input = {
            'video_path': VID_PATH,
            'text': TEXT
        }

产出视频路径 等于 管道 对 输入内容 进行处理 并 将输出视频 设置为  './output.mp4' 后 所得到的结果 中 对应输出视频键值 为 OutputKeys.OUTPUT_VIDEO 的那一项内容 。
print(output_video_path)

倘若自身并不打算进行部署，而是想着不付出任何就想获取的男性同胞，在公众号的后台进行关键词回复Ai视频从而去获取体验链接。

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