中国人工智能企业阶跃星辰近期重磅开源了参数规模达300亿的图生视频模型Step-Video-TI2V，该模型凭借102帧的超长视频序列生成能力、运动幅度与镜头轨迹的双重精准控制技术，一举突破了传统图像转视频技术的发展瓶颈，引领AIGC创作正式从以往的"随机生成"阶段迈向"精准可控"的全新发展时代。
【免费下载链接】stepvideo-ti2v项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/stepvideo-ti2v
行业发展现状：高速增长的市场需求与技术瓶颈的现实困境
2025年，AI视频生成技术领域迎来了爆发式的增长浪潮。根据Fortune Business Insights的市场研究数据显示，2024年全球AI视频生成市场的规模已达到6.15亿美元，预计到2032年这一数字将飙升至25.63亿美元，在2025年至2032年期间，该市场的复合年增长率将稳定保持在20%的水平。与此同时，IDC的最新数据显示，2025年上半年中国视频云市场规模达到52.3亿美元，与去年同期相比增长8.9%，其中音视频AI实时互动等新兴领域的增长尤为显著，市场规模达到4000万美元，AI应用已成为推动视频云市场回暖的关键新动力。
然而，当前主流的AI视频生成模型普遍面临着三大核心痛点问题：一是动态连贯性不足，具体表现为生成视频中人物动作出现明显卡顿现象；二是画面与原始图像脱节，导致视频中角色的面部特征出现严重失真；三是创作自由度受到极大限制，用户无法对镜头的运动轨迹进行有效控制。这些问题的存在，严重制约了AI视频生成技术在各个行业的大规模商业化应用。
核心技术亮点：从四个维度重新定义图生视频技术标准
1. 实现动态自由操控，彻底告别"随机生成"模式
传统的AI视频生成技术往往面临着"画面混乱不堪"或者"动态效果单一乏味"的困境，而Step-Video-TI2V模型通过两项核心技术优化成功打破了这一僵局： 运动幅度可控：用户能够根据自身需求，精确调节视频画面中各个元素的动态强度，实现从静态稳定场景到高动态激烈场景的无缝平滑切换。 镜头运镜可控：全面支持推拉摇移、升降等基础运镜方式，甚至能够生成具有电影级水准的复杂镜头效果，为用户带来专业级的视频创作体验。
2. 内置强大"特效Buff"与多尺寸自适应适配能力
该模型内置了先进的特效生成能力，能够自动为视频添加动态光影、粒子效果等丰富元素，尤其在动漫风格的渲染方面表现出色。无论是二次元角色的动作捕捉，还是奇幻场景的粒子特效呈现，都能够通过一键操作轻松实现。同时，模型支持多尺寸自适应适配，横屏、竖屏、方屏等各种常见视频尺寸均能完美适配，有效避免了画面变形或者出现黑边等问题。
3. 创新技术架构设计，分布式推理优化提升效率
Step-Video-TI2V采用了文本编码器、VAE解码和DiT的解耦策略，显著优化了GPU资源的利用效率。根据官方公布的测试数据显示，在4 GPU并行运行模式下，生成768px×768px分辨率、102帧的视频仅需要288秒，显存占用量为64.63GB，与单GPU运行模式相比，效率提升了3.7倍之多。
以下是Step-Video-TI2V模型在特定运行要求（批处理大小=1，无cfg蒸馏）下生成视频的性能表现数据表格：
| GPU数量 | 视频分辨率/帧数 | 峰值GPU内存占用 | 50步生成耗时 |
|---|---|---|---|
| 1 | 768px×768px×102帧 | 76.42 GB | 1061秒 |
| 1 | 544px×992px×102帧 | 75.49 GB | 929秒 |
| 4 | 768px×768px×102帧 | 64.63 GB | 288秒 |
| 4 | 544px×992px×102帧 | 64.34 GB | 251秒 |
4. 构建开源生态支持体系，助力二次开发与应用拓展
Step-Video-TI2V模型对开发者极为友好，支持基于模型进行二次开发，方便开发者拓展各种特效功能，例如结合LoRA技术实现更精准的风格迁移等。在权威的图生视频评测基准VBench-I2V中，Step-Video-TI2V模型以State-of-the-Art（当前最优）的成绩荣登榜首，综合性能全面超越了同类开源模型。此外，该模型已完成对华为昇腾计算平台的适配工作，并在魔乐社区（Modelers）正式上线，开发者可以零门槛体验模型的强大功能。
广泛应用场景：从专业创作工具到引发生产力革命
Step-Video-TI2V模型已经展现出了极其广泛的行业适用性： 动画创作者：只需输入角色立绘，即可一键生成动态分镜，能够节省高达80%的手绘动画制作成本。 短视频博主：通过一张自拍照片，就能快速生成具有"运镜大片"质感的视频内容，轻松打造独具特色的个人IP视觉标签。 营销推广行业：可以快速生成产品的动态展示视频，有效替代传统3D建模所带来的高昂成本投入。 游戏开发者：能够为游戏角色的动作设计提供丰富灵感，或者直接生成高质量的游戏宣传CG片段。
中国软件评测中心副总工程师黄江平指出："阶跃星辰研发的Step-Video-TI2V模型支持镜头运动与特效控制功能，目前已成功应用于影视制作与工业仿真等领域。这种差异化的竞争策略，使得中国AI模型在全球市场中占据了独特的生态位优势。"
行业深远影响：开源模式重塑内容生产产业链格局
Step-Video-TI2V模型的开源发布，恰好处于AI视频生成技术商业化加速推进的关键时期。相关数据显示，2025年国内已有超过30%的MCN机构开始采用AI视频生成工具，其中开源方案的占比达到了62%。某快消品牌的实际应用案例表明，采用"AI生成+真人配音"的创新模式后，该品牌季度商业投放量提升了300%，而总成本却下降了45%。
开源模式正在深刻推动创作权向中小企业加速转移。阶跃星辰通过连续开源Step系列模型，包括文生视频模型、语音模型等，正在积极构建一个多模态AI的开放生态系统。开发者可以基于该生态系统开发各种插件、工具链，甚至孵化全新的商业模式。有创业者借助Step-Video-TI2V模型提供定制化视频生成服务，在短短3个月内就实现了17万元的营收。
未来发展展望：从单一"工具"进化为多元"协作平台"
随着模型性能的持续优化提升以及硬件成本的不断下降，AI视频生成技术有望在2-3年内实现从"可选工具"到"必备基建"的根本性转变。Step-Video-TI2V模型后续计划推出MoE（混合专家）架构版本，旨在保持推理成本基本不变的情况下，将生成质量提升30%，同时优化ComfyUI插件，进一步降低用户的创作门槛。
对于企业而言，当前正是布局AI视频能力的关键战略窗口期。建议内容创作团队积极评估Step-Video-TI2V等开源方案，建立内部的AIGC工作流程；技术团队应重点关注模型的微调技术与垂直领域的优化应用；企业决策者则需要制定全面的"AI+视频"战略，牢牢把握成本重构所带来的巨大商业机遇。
快速上手指南：两种便捷体验方式任你选择
官方为用户提供了两种便捷的模型体验方式：
本地部署：
git clone https://gitcode.com/StepFun/stepvideo-ti2v conda create -n stepvideo python=3.10 conda activate stepvideo cd StepFun-stepvideo-ti2v pip install -e .云端体验：用户可以通过魔乐社区或者阶跃AI网页版直接调用API接口，无需进行复杂的本地部署操作。
随着Step-Video-TI2V等开源模型的持续迭代升级，视频创作正从专业领域迅速走向全民创作时代，一个"人人都是视频导演"的全新时代正在加速到来。
项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/stepvideo-ti2v
【免费下载链接】stepvideo-ti2v项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/stepvideo-ti2v
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
