Dans le paysage en évolution rapide du contenu généré par l'IA, la génération de vidéos est devenu l'une des frontières les plus passionnantes. Bien que des modèles à code source fermé comme Sora d'OpenAI et Veo 2 de Google aient capté l'attention des médias, la communauté open-source a réalisé des avancées remarquables dans la démocratisation de l'accès à des capacités de génération vidéo puissantes. Alors que nous naviguons à travers 2025, ces modèles open-source produisent des résultats de plus en plus impressionnants, permettant aux créateurs, développeurs et chercheurs d'explorer de nouvelles possibilités dans la narration visuelle.
Dans cet article, nous allons explorer les 10 meilleurs modèles de génération vidéo IA open-source que vous devriez envisager d'essayer en 2025. Des sorties haute résolution aux dynamiques de mouvement fluides, ces modèles représentent l'état de l'art de ce qui est possible avec la technologie disponible gratuitement.
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1. Wan-2.1-i2v-480p
Le modèle Wan-2.1-i2v-480p de WaveSpeed AI représente une avancée significative dans la technologie de conversion image-vidéo. Ce modèle fait partie d'une suite complète et ouverte de modèles de fondation vidéo conçus pour repousser les limites de ce qui est possible dans le contenu vidéo généré par l'IA.
Avec plus de 1 000 exécutions publiques, le Wan-2.1-i2v-480p a prouvé sa popularité parmi les créateurs et développeurs. Le modèle excelle à transformer des images statiques en séquences vidéo dynamiques et fluides en résolution 480p. Ce qui rend ce modèle particulièrement impressionnant, c'est sa capacité à maintenir une cohérence visuelle tout en introduisant un mouvement crédible qui respecte les propriétés physiques présentées dans l'image source.
Les développeurs apprécient les capacités d'inférence accélérées, qui rendent le modèle plus accessible aux utilisateurs disposant de matériels non haut de gamme. Les résultats montrent une cohérence temporelle remarquable, avec des transitions fluides et des mouvements naturels qui donnent vie aux images fixes.
2. Wan-2.1-i2v-720p
Pour ceux qui nécessitent une sortie de plus haute résolution, le modèle Wan-2.1-i2v-720p offre une conversion image-vidéo améliorée en 720p. Avec 545 exécutions publiques, ce modèle s'appuie sur les capacités de son homologue 480p mais produit des séquences vidéo plus nettes et plus détaillées.
La résolution accrue rend ce modèle particulièrement précieux pour la création de contenu professionnel, permettant des sorties plus immersives et visuellement riches. Malgré les exigences computationnelles plus élevées pour la génération de contenu en 720p, WaveSpeed AI a implémenté des techniques d'inférence accélérées qui maintiennent des temps de génération raisonnables sur du matériel grand public.
Les utilisateurs louent la capacité du modèle à maintenir la cohérence sur des séquences plus longues tout en préservant les détails fins de l'image source. La résolution améliorée révèle des subtilités dans la texture, l'éclairage et le mouvement qui contribuent à un résultat plus poli et professionnel.
3. Wan-2.1-t2v-480p
Passant de la génération image-vidéo à la génération texte-vidéo, le modèle Wan-2.1-t2v-480p met en avant la polyvalence de WaveSpeed AI. Avec 894 exécutions publiques, ce modèle transforme des descriptions textuelles en séquences animées vives en résolution 480p.
Le modèle démontre une impressionnante adhérence aux invites, traduisant avec précision les descriptions écrites en récits visuels. Les utilisateurs peuvent décrire des scènes complexes, des actions de personnages et des tonalités émotionnelles, et le modèle livre systématiquement des résultats qui correspondent à la vision attendue. Cela en fait un outil inestimable pour le storyboard, la visualisation de concepts et le prototypage rapide dans les industries créatives.
La résolution 480p offre un bon équilibre entre qualité et efficacité computationnelle, rendant le modèle accessible à un plus large éventail d'utilisateurs tout en produisant des résultats satisfaisants pour la plupart des applications.
4. Wan-2.1-t2v-720p
La variante haute résolution du modèle texte-vidéo de WaveSpeed, Wan-2.1-t2v-720p a obtenu 217 exécutions publiques et représente la catégorie premium des capacités texte-vidéo de WaveSpeed. L'augmentation de la résolution à 720p permet des sorties plus détaillées et visuellement frappantes qui peuvent potentiellement être utilisées dans des flux de création de contenu professionnels.
Ce modèle excelle particulièrement à rendre des scènes complexes avec plusieurs éléments et des environnements détaillés. La résolution plus élevée garantit que les petits détails restent visibles et que les éléments textuels dans les vidéos générées demeurent lisibles. Cela en fait un outil particulièrement précieux pour le contenu marketing, les supports éducatifs et les scénarios où la clarté visuelle est primordiale.
Malgré les exigences computationnelles accrues, les capacités d'inférence accélérées aident à maintenir des temps de génération gérables sur du matériel puissant grand public.
5. WaveSpeed AI - Step-Video
Step-Video représente le modèle texte-vidéo le plus ambitieux de WaveSpeed AI à ce jour. Avec 129 exécutions publiques, ce modèle repousse les limites de ce qui est possible dans la génération vidéo open-source avec ses 30 milliards de paramètres massifs et sa capacité à générer des vidéos allant jusqu'à 204 images de long.
Ce qui distingue Step-Video, ce n'est pas seulement son échelle, mais sa remarquable cohérence temporelle sur des séquences plus longues. Le modèle démontre une compréhension dynamique des mouvements complexes, de la permanence des objets et de la continuité des scènes qui approche celle des concurrents à code source fermé. Cela en fait un outil particulièrement précieux pour générer des récits plus longs qui nécessitent une cohérence soutenue.
La mise en œuvre de l'inférence accélérée aide à atténuer les exigences computationnelles d'un si grand modèle, le rendant plus accessible aux utilisateurs disposant de matériel puissant mais non de niveau entreprise.
6. WaveSpeed AI - Hunyuan-Video-Fast
Hunyuan-Video-Fast illustre l'engagement de WaveSpeed AI à rendre la génération vidéo haute résolution plus accessible. Ce modèle offre une inférence accélérée pour générer des vidéos en résolution impressionnante de 1280x720, produisant des sorties de qualité cinématographique sans les longs temps de génération généralement associés au contenu haute résolution.
Le modèle excelle particulièrement à générer des mouvements humains réalistes, des environnements naturels et des interactions complexes entre les sujets. La haute résolution capture des détails fins dans les expressions faciales, les textures et les éléments environnementaux, contribuant à un résultat plus immersif et crédible.
Bien que le modèle nécessite des ressources computationnelles plus substantielles que ses homologues de plus basse résolution, le pipeline d'inférence optimisé aide à maintenir des temps de génération raisonnables sur des matériels consommateurs haut de gamme.
7. Genmo AI - Mochi 1
Mochi 1, développé par Genmo AI, représente un avancée significative dans la technologie de génération vidéo open-source. Publié sous la licence Apache 2.0, ce modèle établit un nouveau standard pour la génération vidéo open-source avec son mouvement haute fidélité et sa forte adhérence aux prompts.
Ce qui distingue Mochi 1, c'est son modèle de diffusion de 10 milliards de paramètres basé sur la nouvelle architecture Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT). Le modèle a été entraîné entièrement depuis le début et est actuellement le plus grand modèle de génération vidéo jamais publié en open-source. Son architecture simple et modifiable le rend particulièrement attrayant pour les chercheurs et développeurs souhaitant construire et étendre ses capacités.
Mochi 1 démontre un alignement exceptionnel avec les invites textuelles, garantissant que les vidéos générées reflètent avec précision les instructions données. Cela permet aux utilisateurs un contrôle détaillé sur les personnages, les décors et les actions. Le modèle génère des vidéos fluides à 30 images par seconde pour des durées allant jusqu'à 5,4 secondes, avec une cohérence temporelle élevée et des dynamiques de mouvement réalistes.
8. THUDM - CogVideoX
CogVideoX, développé par l'équipe Deep Mind de l'Université Tsinghua (THUDM), s'est établi comme l'un des modèles de génération vidéo open-source les plus performants disponibles. Ce modèle vise à combler le fossé entre la recherche et les applications pratiques, offrant une génération vidéo de haute qualité avec une forte cohérence temporelle.
Ce qui distingue CogVideoX est sa capacité à gérer des scènes complexes avec plusieurs objets en mouvement tout en maintenant la cohérence tout au long de la séquence. Le modèle démontre une compréhension de la physique, des interactions entre objets et du mouvement naturel qui rend ses sorties particulièrement convaincantes.
Le modèle prend en charge divers modes de génération, y compris texte-vidéo et image-vidéo, en faisant un outil polyvalent pour différentes applications créatives. Malgré sa puissance, l'équipe derrière CogVideoX a mis en œuvre diverses optimisations qui le rendent plus accessible aux utilisateurs n'ayant pas accès à du matériel de grade datacenter.
9. Lightricks - LTX Video
LTX Video, développé par Lightricks, représente une entrée intéressante dans l'espace de génération vidéo open-source. Contrairement à certains autres modèles qui privilégient la capacité brute au détriment de l'accessibilité, LTX Video trouve un équilibre entre la qualité de génération et l'efficacité computationnelle.
Le modèle excelle à créer de courtes séquences visuellement attrayantes particulièrement adaptées au contenu des réseaux sociaux. Il démontre de fortes capacités en animation de personnages, transitions de scènes et narration visuelle, en faisant un outil précieux pour les créateurs de contenu.
Ce qui rend LTX Video particulièrement remarquable, ce sont ses exigences matérielles relativement modestes par rapport aux autres modèles de cette liste. Cette accessibilité a contribué à sa communauté grandissante d'utilisateurs qui continuent d'explorer ses capacités et de repousser ses limites créatives.
10. RhymesAI - Allegro
Allegro, développé par RhymesAI, complète notre liste avec son accent sur la génération vidéo guidée par la musique. Publié sous la licence Apache 2.0, ce modèle introduit une spécialisation intéressante dans l'espace de génération vidéo en mettant l'accent sur la relation entre les éléments audio et visuels.
Le modèle peut générer des vidéos qui se synchronisent avec des pistes musicales, créant des interprétations visuelles des éléments audio tels que le rythme, le tempo et la tonalité émotionnelle. Cela le rend particulièrement précieux pour la visualisation musicale, le contenu promotionnel pour les artistes musicaux et les explorations créatives d'images guidées par le son.
Ce qui distingue Allegro, c'est sa compréhension de la structure musicale et sa capacité à traduire cette compréhension en séquences visuelles cohérentes. Bien qu'il puisse être plus spécialisé que certains autres modèles de cette liste, ses capacités uniques en font un ajout précieux à l'écosystème de génération vidéo open-source.
Conclusion
Alors que nous progressons à travers 2025, le paysage de la génération vidéo IA open-source continue d'évoluer à un rythme remarquable. Les modèles mis en avant dans cet article représentent l'état actuel de l'art, offrant des capacités qui auraient semblé impossibles il y a seulement quelques années.
Ce qui est particulièrement excitant à propos de ces modèles open-source, c'est la démocratisation de l'accès qu'ils représentent. Alors que les modèles à code source fermé des grandes entreprises technologiques continuent de repousser les limites de ce qui est possible, ces alternatives ouvertes garantissent que la technologie reste accessible aux chercheurs, développeurs et créateurs travaillant en dehors d'environnements d'entreprise bien financés.
Que vous soyez intéressé à transformer des images statiques en vidéos dynamiques, à générer du contenu à partir de descriptions textuelles ou à explorer des applications spécialisées telles que la visualisation musicale, ces modèles offrent de puissants outils pour élargir vos horizons créatifs. Alors que la communauté open-source continue d'innover, nous pouvons nous attendre à des capacités encore plus impressionnantes à émerger, élargissant encore les possibilités du contenu vidéo généré par l'IA.