En el paisaje de rápido desarrollo del contenido generado por IA, la generación de video ha surgido como una de las fronteras más emocionantes. Mientras que modelos de código cerrado como Sora de OpenAI y Veo 2 de Google han acaparado los titulares, la comunidad de código abierto ha hecho avances notables en la democratización del acceso a potentes capacidades de generación de video. A medida que avanzamos hacia 2025, estos modelos de código abierto están ofreciendo resultados cada vez más impresionantes, permitiendo a creadores, desarrolladores e investigadores explorar nuevas posibilidades en la narración visual.
En este artículo, exploraremos los 10 mejores modelos de generación de video con IA de código abierto que deberías considerar probar en 2025. Desde salidas de alta resolución hasta dinámicas de movimiento sin costuras, estos modelos representan la vanguardia de lo que es posible con tecnología disponible de forma gratuita.
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El modelo Wan-2.1-i2v-480p de WaveSpeed AI representa un avance significativo en la tecnología de conversión de imagen a video. Este modelo es parte de un conjunto completo y abierto de modelos de video diseñado para ampliar los límites de lo que es posible en contenido de video generado por IA.
Con más de 1,000 ejecuciones públicas, Wan-2.1-i2v-480p ha demostrado su popularidad entre creadores y desarrolladores. El modelo sobresale en transformar imágenes estáticas en secuencias de video dinámicas y fluidas a una resolución de 480p. Lo que hace que este modelo sea particularmente impresionante es su capacidad para mantener la coherencia visual mientras introduce movimiento creíble que respeta las propiedades físicas presentadas en la imagen fuente.
Los desarrolladores aprecian las capacidades de inferencia acelerada, que hacen que el modelo sea más accesible para usuarios sin hardware de alta gama. Los resultados muestran una coherencia temporal notable, con transiciones suaves y movimientos naturales que dan vida a las imágenes estáticas.
Para aquellos que requieren salida de mayor resolución, el modelo Wan-2.1-i2v-720p ofrece una conversión de imagen a video mejorada a 720p. Con 545 ejecuciones públicas, este modelo se basa en las capacidades de su contraparte de 480p, pero produce secuencias de video más nítidas y detalladas.
La resolución aumentada hace que este modelo sea particularmente valioso para la creación de contenido profesional, permitiendo salidas más inmersivas y visualmente ricas. A pesar de las mayores demandas computacionales de generar contenido a 720p, WaveSpeed AI ha implementado técnicas de inferencia acelerada que mantienen los tiempos de generación razonables en hardware de consumo.
Los usuarios elogian la capacidad del modelo para mantener la coherencia a lo largo de secuencias más largas mientras preservan los detalles finos de la imagen fuente. La resolución mejorada revela sutilezas en textura, iluminación y movimiento que contribuyen a un resultado más pulido y profesional.
Pasando de la generación de imagen a video a la generación de texto a video, el modelo Wan-2.1-t2v-480p muestra la versatilidad de WaveSpeed AI. Con 894 ejecuciones públicas, este modelo transforma descripciones textuales en secuencias animadas vívidas a una resolución de 480p.
El modelo demuestra una impresionante adherencia a los prompts, traduciendo con precisión las descripciones escritas en narrativas visuales. Los usuarios pueden describir escenas complejas, acciones de personajes y tonos emocionales, y el modelo constantemente ofrece resultados que coinciden con la visión deseada. Esto lo convierte en una herramienta inestimable para la elaboración de guiones gráficos, visualización de conceptos y prototipado rápido en las industrias creativas.
La resolución de 480p ofrece un buen equilibrio entre calidad y eficiencia computacional, haciendo que el modelo sea accesible para un rango más amplio de usuarios, mientras que aún produce resultados satisfactorios para la mayoría de las aplicaciones.
La variante de alta resolución del modelo de texto a video de WaveSpeed, Wan-2.1-t2v-720p, ha acumulado 217 ejecuciones públicas y representa el nivel premium de las capacidades de texto a video de WaveSpeed. La resolución aumentada a 720p permite salidas más detalladas y visualmente impactantes que pueden ser utilizadas potencialmente en flujos de trabajo de creación de contenido profesional.
Este modelo sobresale especialmente en renderizar escenas complejas con múltiples elementos y entornos detallados. La mayor resolución asegura que los detalles más pequeños permanezcan visibles y que los elementos de texto dentro de los videos generados sigan siendo legibles. Esto lo convierte en un recurso particularmente valioso para contenido de marketing, materiales educativos y escenarios donde la claridad visual es primordial.
A pesar de las mayores demandas computacionales, las capacidades de inferencia acelerada ayudan a mantener los tiempos de generación manejables en hardware de consumo potente.
Step-Video representa el modelo de texto a video más ambicioso de WaveSpeed AI hasta la fecha. Con 129 ejecuciones públicas, este modelo empuja los límites de lo que es posible en la generación de video de código abierto con sus masivos 30 mil millones de parámetros y la capacidad de generar videos de hasta 204 cuadros de longitud.
Lo que distingue a Step-Video no es solo su escala, sino su notable coherencia temporal a lo largo de secuencias más largas. El modelo demuestra un entendimiento de dinámicas de movimiento complejas, permanencia de objetos y continuidad de escenas que se acerca a la de los competidores de código cerrado. Esto lo hace particularmente valioso para generar narrativas más largas que requieren coherencia sostenida.
La implementación de inferencia acelerada ayuda a mitigar las demandas computacionales de un modelo tan grande, haciéndolo más accesible a usuarios con hardware potente pero no de nivel empresarial.
Hunyuan-Video-Fast muestra el compromiso de WaveSpeed AI por hacer que la generación de video de alta resolución sea más accesible. Este modelo ofrece inferencia acelerada para generar videos a una impresionante resolución de 1280x720, entregando salidas de calidad cinematográfica sin los prolongados tiempos de generación típicamente asociados con contenido de alta resolución.
El modelo sobresale especialmente en generar movimientos humanos realistas, entornos naturales e interacciones complejas entre sujetos. La alta resolución captura detalles finos en expresiones faciales, texturas y elementos ambientales, contribuyendo a un resultado más inmersivo y creíble.
Aunque el modelo requiere recursos computacionales más sustanciales que sus contrapartes de menor resolución, la optimización de la tubería de inferencia ayuda a mantener los tiempos de generación razonables en hardware de consumo de alta gama.
Mochi 1, desarrollado por Genmo AI, representa un avance significativo en la tecnología de generación de video de código abierto. Lanzado bajo la licencia Apache 2.0, este modelo establece un nuevo estándar para la generación de video de código abierto con su movimiento de alta fidelidad y fuerte adherencia a los prompts.
Lo que diferencia a Mochi 1 es su modelo de difusión de 10 mil millones de parámetros construido sobre la innovadora arquitectura Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT). El modelo fue entrenado completamente desde cero y es actualmente el mayor modelo generativo de video que se haya liberado públicamente. Su arquitectura simple y hackeable lo hace particularmente atractivo para investigadores y desarrolladores que buscan construir y extender sus capacidades.
Mochi 1 demuestra una alineación excepcional con los prompts textuales, asegurando que los videos generados reflejen con precisión las instrucciones dadas. Esto permite a los usuarios un control detallado sobre personajes, configuraciones y acciones. El modelo genera videos suaves a 30 cuadros por segundo para duraciones de hasta 5.4 segundos, con alta coherencia temporal y dinámicas de movimiento realistas.
CogVideoX, desarrollado por el equipo de Deep Mind de la Universidad de Tsinghua (THUDM), se ha establecido como uno de los modelos de generación de video de código abierto más capaces disponibles. Este modelo tiene como objetivo cerrar la brecha entre la investigación y las aplicaciones prácticas, ofreciendo generación de video de alta calidad con fuerte consistencia temporal.
Lo que distingue a CogVideoX es su capacidad para manejar escenas complejas con múltiples objetos en movimiento, manteniendo la coherencia a lo largo de la secuencia. El modelo demuestra un entendimiento de la física, las interacciones de objetos y el movimiento natural que hacen que sus salidas sean particularmente convincentes.
El modelo admite varios modos de generación, incluyendo texto a video e imagen a video, lo que lo convierte en una herramienta versátil para diferentes aplicaciones creativas. A pesar de su potencia, el equipo detrás de CogVideoX ha implementado diversas optimizaciones que lo hacen más accesible para usuarios sin acceso a hardware de nivel de centro de datos.
LTX Video, desarrollado por Lightricks, representa una entrada interesante en el espacio de generación de video de código abierto. A diferencia de algunos otros modelos que priorizan la capacidad bruta a expensas de la accesibilidad, LTX Video busca un equilibrio entre la calidad de generación y la eficiencia computacional.
El modelo sobresale en crear clips cortos y visualmente atractivos que son particularmente adecuados para contenido en redes sociales. Demuestra fuertes capacidades en animación de personajes, transiciones de escenas y narración visual, convirtiéndolo en una herramienta valiosa para creadores de contenido.
Lo que hace que LTX Video sea particularmente notable son sus relativamente modestas requisitos de hardware en comparación con otros modelos de esta lista. Esta accesibilidad ha contribuido a su creciente comunidad de usuarios que continúan explorando sus capacidades y empujando sus límites creativos.
Allegro, desarrollado por RhymesAI, cierra nuestra lista con su enfoque en la generación de video impulsada por música. Lanzado bajo la licencia Apache 2.0, este modelo introduce una especialización interesante en el espacio de generación de video al enfatizar la relación entre elementos de audio y visuales.
El modelo puede generar videos que se sincronizan con pistas musicales, creando interpretaciones visuales de elementos de audio como ritmo, tempo y tono emocional. Esto lo convierte en un recurso particularmente valioso para la visualización musical, contenido promocional para artistas musicales y exploraciones creativas de imágenes impulsadas por el sonido.
Lo que distingue a Allegro es su comprensión de la estructura musical y su capacidad para traducir ese entendimiento en secuencias visuales coherentes. Aunque puede ser más especializado que algunos otros modelos en esta lista, sus capacidades únicas lo convierten en una adición valiosa al ecosistema de generación de video de código abierto.
A medida que avanzamos a través de 2025, el paisaje de la generación de video de IA de código abierto continúa evolucionando a un ritmo notable. Los modelos destacados en este artículo representan el estado actual del arte, ofreciendo capacidades que habrían parecido imposibles hace solo unos años.
Lo que es particularmente emocionante acerca de estos modelos de código abierto es la democratización del acceso que representan. Mientras que los modelos de código cerrado de grandes empresas tecnológicas continúan empujando los límites de lo que es posible, estas alternativas abiertas aseguran que la tecnología siga siendo accesible para investigadores, desarrolladores y creadores que trabajan fuera de entornos corporativos bien financiados.
Ya sea que estés interesado en transformar imágenes estáticas en videos dinámicos, generar contenido a partir de descripciones textuales, o explorar aplicaciones especializadas como la visualización musical, estos modelos ofrecen herramientas poderosas para expandir tus horizontes creativos. A medida que la comunidad de código abierto continúa innovando, podemos esperar que surjan capacidades aún más impresionantes, ampliando aún más las posibilidades del contenido de video generado por IA.
