Dalam lanskap konten yang dihasilkan oleh AI yang berkembang pesat, generasi video telah muncul sebagai salah satu frontier yang paling menarik. Sementara model-model tertutup seperti Sora dari OpenAI dan Veo 2 dari Google telah mendapatkan sorotan, komunitas sumber terbuka telah membuat kemajuan yang luar biasa dalam mendemokratisasi akses ke kemampuan generasi video yang kuat. Saat kita melangkah ke tahun 2025, model-model sumber terbuka ini memberikan hasil yang semakin mengesankan, memungkinkan pencipta, pengembang, dan peneliti untuk menjelajahi kemungkinan baru dalam cerita visual.
Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi 10 model generasi video AI sumber terbuka terbaik yang harus Anda coba di tahun 2025. Dari keluaran resolusi tinggi hingga dinamika gerakan yang mulus, model-model ini mewakili ujung tombak dari apa yang mungkin dengan teknologi yang tersedia secara gratis.
Tapi bagaimana jika Anda ingin menggunakan Semua Model Video AI Terbaik di Satu Tempat? Minimax Hailuo Video, Tencent Hunyuan, Pyramid Flow, Luma AI....
Plus Semua Alat Generasi Gambar AI & ChatGPT, Deepseek, Claude... dengan Satu Langganan?
Cobalah Anakin AI!
Model Wan-2.1-i2v-480p dari WaveSpeed AI mewakili kemajuan signifikan dalam teknologi konversi gambar ke video. Model ini merupakan bagian dari rangkaian model dasar video yang komprehensif dan terbuka yang dirancang untuk mendorong batasan dari apa yang mungkin dalam konten video yang dihasilkan oleh AI.
Dengan lebih dari 1.000 jalannya publik, Wan-2.1-i2v-480p telah membuktikan popularitasnya di kalangan pencipta dan pengembang. Model ini unggul dalam mengubah gambar statis menjadi urutan video yang dinamis dan mengalir pada resolusi 480p. Apa yang membuat model ini sangat mengesankan adalah kemampuannya untuk mempertahankan koherensi visual sambil memperkenalkan gerakan yang dapat dipercaya yang menghormati sifat fisik yang terdapat dalam gambar sumber.
Pengembang menghargai kemampuan inferensi yang dipercepat, yang membuat model ini lebih dapat diakses bagi pengguna tanpa perangkat keras kelas atas. Hasilnya menunjukkan konsistensi temporal yang luar biasa, dengan transisi yang halus dan gerakan alami yang memberi nyawa pada gambar diam.
Bagi mereka yang memerlukan keluaran resolusi lebih tinggi, model Wan-2.1-i2v-720p memberikan konversi gambar ke video yang ditingkatkan pada 720p. Dengan 545 jalannya publik, model ini membangun kemampuan dari versi 480p namun menghasilkan urutan video yang lebih tajam dan lebih detail.
Resolusi yang ditingkatkan membuat model ini sangat berharga untuk pembuatan konten profesional, memungkinkan keluaran yang lebih mendalam dan kaya secara visual. Meskipun permintaan komputasi yang lebih tinggi untuk menghasilkan konten 720p, WaveSpeed AI telah menerapkan teknik inferensi yang dipercepat yang menjaga waktu pembuatan tetap wajar pada perangkat keras konsumen.
Pengguna memuji kemampuan model untuk mempertahankan konsistensi melalui urutan yang lebih panjang sambil mempertahankan rincian halus dari gambar sumber. Resolusi yang ditingkatkan memperlihatkan nuansa dalam tekstur, pencahayaan, dan gerakan yang berkontribusi pada hasil yang lebih halus dan profesional.
Berpindah dari generasi gambar ke video ke teks ke video, model Wan-2.1-t2v-480p menunjukkan fleksibilitas WaveSpeed AI. Dengan 894 jalannya publik, model ini mengubah deskripsi tekstual menjadi urutan animasi yang hidup pada resolusi 480p.
Model ini menunjukkan kepatuhan prompt yang mengesankan, secara akurat menerjemahkan deskripsi tertulis menjadi narasi visual. Pengguna dapat menggambarkan adegan kompleks, tindakan karakter, dan nada emosional, dan model ini secara konsisten memberikan hasil yang sesuai dengan visi yang dimaksud. Ini menjadikannya alat yang sangat berharga untuk storyboard, visualisasi konsep, dan prototyping cepat di industri kreatif.
Resolusi 480p menawarkan keseimbangan yang baik antara kualitas dan efisiensi komputasi, membuat model ini dapat diakses oleh jangkauan pengguna yang lebih luas sambil tetap menghasilkan hasil yang memuaskan untuk sebagian besar aplikasi.
Varian resolusi tinggi dari model teks ke video WaveSpeed, Wan-2.1-t2v-720p telah mendapatkan 217 jalannya publik dan mewakili tingkat premium dari kemampuan teks ke video WaveSpeed. Peningkatan resolusi menjadi 720p memungkinkan keluaran yang lebih rinci dan mencolok secara visual yang dapat digunakan dalam alur kerja pembuatan konten profesional.
Model ini sangat unggul dalam merender adegan kompleks dengan banyak elemen dan lingkungan yang terperinci. Resolusi yang lebih tinggi memastikan bahwa rincian kecil tetap terlihat dan elemen teks dalam video yang dihasilkan tetap dapat dibaca. Ini menjadikannya sangat berharga untuk konten pemasaran, materi edukasi, dan skenario di mana kejernihan visual sangat penting.
Meskipun permintaan komputasi yang meningkat, kemampuan inferensi yang dipercepat membantu menjaga waktu pembuatan tetap terkelola pada perangkat keras konsumen yang kuat.
Step-Video merupakan model teks-ke-video yang paling ambisius dari WaveSpeed AI hingga saat ini. Dengan 129 jalannya publik, model ini mendorong batasan dari apa yang mungkin dalam generasi video sumber terbuka dengan 30 miliar parameter dan kemampuan untuk menghasilkan video hingga 204 frame panjang.
Apa yang membedakan Step-Video bukan hanya skala tetapi konsistensi temporalnya yang luar biasa di seluruh urutan yang lebih panjang. Model ini menunjukkan pemahaman tentang dinamika gerakan yang kompleks, ketekunan objek, dan kontinuitas adegan yang mendekati para pesaing yang terkunci. Ini menjadikannya sangat berharga untuk menghasilkan narasi yang lebih panjang yang memerlukan koherensi yang berkelanjutan.
Penerapan inferensi yang dipercepat membantu mengurangi permintaan komputasi dari model besar ini, membuatnya lebih dapat diakses bagi pengguna dengan perangkat keras kuat tetapi tidak kelas perusahaan.
Hunyuan-Video-Fast menunjukkan komitmen WaveSpeed AI untuk membuat generasi video resolusi tinggi lebih dapat diakses. Model ini menawarkan inferensi yang dipercepat untuk menghasilkan video pada resolusi 1280x720 yang mengesankan, memberikan keluaran berkualitas sinematik tanpa waktu pembuatan yang lama yang biasanya terkait dengan konten resolusi tinggi.
Model ini sangat unggul dalam menghasilkan gerakan manusia yang realistis, lingkungan alami, dan interaksi kompleks antara subjek. Resolusi tinggi menangkap rincian halus dalam ekspresi wajah, tekstur, dan elemen lingkungan, berkontribusi pada hasil yang lebih mendalam dan meyakinkan.
Sementara model ini memerlukan sumber daya komputasi yang lebih substansial dibandingkan dengan rekan-rekannya yang resolusi lebih rendah, jalur inferensi yang dioptimalkan membantu menjaga waktu pembuatan tetap wajar pada perangkat keras konsumen yang kelas atas.
Mochi 1, yang dikembangkan oleh Genmo AI, mewakili kemajuan signifikan dalam teknologi generasi video sumber terbuka. Dirilis di bawah lisensi Apache 2.0, model ini menetapkan standar baru untuk generasi video sumber terbuka dengan gerakan fidelitas tinggi dan kepatuhan prompt yang kuat.
Apa yang membedakan Mochi 1 adalah model difusi 10 miliar parameternya yang dibangun di atas arsitektur Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) yang baru. Model ini dilatih sepenuhnya dari awal dan saat ini merupakan model generatif video terbesar yang pernah dirilis secara terbuka. Arsitekturnya yang sederhana dan dapat dimodifikasi membuatnya sangat menarik bagi peneliti dan pengembang yang ingin membangun dan memperluas kemampuannya.
Mochi 1 menunjukkan keselarasan luar biasa dengan prompt tekstual, memastikan bahwa video yang dihasilkan mencerminkan instruksi yang diberikan dengan akurat. Ini memungkinkan pengguna mengontrol detail karakter, pengaturan, dan tindakan. Model ini menghasilkan video yang mulus pada 30 frame per detik untuk durasi hingga 5,4 detik, dengan koherensi temporer yang tinggi dan dinamika gerakan yang realistis.
CogVideoX, dikembangkan oleh tim Deep Mind Universitas Tsinghua (THUDM), telah menetapkan dirinya sebagai salah satu model generasi video sumber terbuka yang paling mampu. Model ini bertujuan untuk menjembatani kesenjangan antara penelitian dan aplikasi praktis, menawarkan generasi video berkualitas tinggi dengan konsistensi temporal yang kuat.
Apa yang membedakan CogVideoX adalah kemampuannya untuk menangani adegan kompleks dengan banyak objek bergerak sambil mempertahankan koherensi di seluruh urutan. Model ini menunjukkan pemahaman fisika, interaksi objek, dan gerakan alami yang membuat hasilnya sangat meyakinkan.
Model ini mendukung berbagai mode generasi, termasuk teks ke video dan gambar ke video, menjadikannya alat yang serbaguna untuk berbagai aplikasi kreatif. Terlepas dari kekuatannya, tim di balik CogVideoX telah menerapkan berbagai optimasi yang membuatnya lebih dapat diakses oleh pengguna tanpa akses ke perangkat keras kelas data center.
LTX Video, yang dikembangkan oleh Lightricks, mewakili entri menarik dalam ruang generasi video sumber terbuka. Berbeda dengan beberapa model lain yang memprioritaskan kemampuan mentah dengan mengorbankan aksesibilitas, LTX Video mencapai keseimbangan antara kualitas generasi dan efisiensi komputasi.
Model ini unggul dalam membuat klip pendek yang menarik secara visual yang sangat cocok untuk konten media sosial. Ini menunjukkan kemampuan yang kuat dalam animasi karakter, transisi adegan, dan penceritaan visual, menjadikannya alat yang berharga bagi pencipta konten.
Apa yang membuat LTX Video sangat patut dicatat adalah persyaratan perangkat kerasnya yang relatif rendah dibandingkan dengan model lain dalam daftar ini. Aksesibilitas ini telah berkontribusi pada komunitas pengguna yang tumbuh yang terus mengeksplorasi kemampuannya dan memperluas batas kreativitasnya.
Allegro, yang dikembangkan oleh RhymesAI, melengkapi daftar kami dengan fokus pada generasi video yang dipicu musik. Dirilis di bawah lisensi Apache 2.0, model ini memperkenalkan spesialisasi menarik dalam ruang generasi video dengan menekankan hubungan antara elemen audio dan visual.
Model ini dapat menghasilkan video yang disinkronkan dengan trek musik, menciptakan interpretasi visual dari elemen audio seperti ritme, tempo, dan nada emosional. Ini menjadikannya sangat berharga untuk visualisasi musik, konten promosi untuk seniman musik, dan eksplorasi kreatif dari citra yang dipicu suara.
Apa yang membedakan Allegro adalah pemahamannya terhadap struktur musik dan kemampuannya untuk menerjemahkan pemahaman tersebut ke dalam urutan visual yang koheren. Meskipun mungkin lebih khusus daripada beberapa model lain dalam daftar ini, kemampuan uniknya menjadikannya tambahan yang berharga bagi ekosistem generasi video sumber terbuka.
Saat kita melangkah ke tahun 2025, lanskap generasi video AI sumber terbuka terus berkembang dengan pesat. Model-model yang disorot dalam artikel ini mewakili keadaan seni saat ini, menawarkan kemampuan yang sepertinya tidak mungkin beberapa tahun yang lalu.
Apa yang sangat menarik tentang model-model sumber terbuka ini adalah demokratisasi akses yang mereka wakili. Sementara model-model tertutup dari perusahaan teknologi besar terus mendorong batasan dari apa yang mungkin, alternatif terbuka ini memastikan bahwa teknologi tetap dapat diakses oleh peneliti, pengembang, dan pencipta yang bekerja di luar lingkungan korporat yang didanai dengan baik.
Apakah Anda tertarik mengubah gambar statis menjadi video dinamis, menghasilkan konten dari deskripsi tekstual, atau menjelajahi aplikasi khusus seperti visualisasi musik, model-model ini menawarkan alat yang kuat untuk memperluas cakrawala kreatif Anda. Saat komunitas sumber terbuka terus berinovasi, kita dapat mengharapkan kemampuan yang lebih mengesankan akan muncul, semakin memperluas kemungkinan konten video yang dihasilkan oleh AI.
