No cenário em rápida evolução do conteúdo gerado por IA, a geração de vídeo surgiu como uma das fronteiras mais emocionantes. Enquanto modelos de código fechado como o Sora da OpenAI e o Veo 2 do Google têm chamado a atenção, a comunidade de código aberto fez avanços notáveis na democratização do acesso a poderosas capacidades de geração de vídeo. Ao navegarmos por 2025, esses modelos de código aberto estão entregando resultados cada vez mais impressionantes, permitindo que criadores, desenvolvedores e pesquisadores explorem novas possibilidades na narrativa visual.
Neste artigo, vamos explorar os 10 principais modelos de geração de vídeo de IA de código aberto que você deve considerar experimentar em 2025. Desde saídas de alta resolução até dinâmicas de movimento suaves, esses modelos representam a vanguarda do que é possível com tecnologia disponível gratuitamente.
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O modelo Wan-2.1-i2v-480p da WaveSpeed AI representa um avanço significativo na tecnologia de conversão de imagem para vídeo. Este modelo faz parte de um conjunto abrangente e aberto de modelos de fundação de vídeo projetados para expandir os limites do que é possível no conteúdo de vídeo gerado por IA.
Com mais de 1.000 execuções públicas, o Wan-2.1-i2v-480p comprovou sua popularidade entre criadores e desenvolvedores. O modelo se destaca na transformação de imagens estáticas em sequências de vídeo dinâmicas e fluidas em resolução 480p. O que torna este modelo particularmente impressionante é sua capacidade de manter a coerência visual ao introduzir movimentos críveis que respeitam as propriedades físicas apresentadas na imagem de origem.
Os desenvolvedores apreciam as capacidades de inferência acelerada, que tornam o modelo mais acessível a usuários sem hardware de ponta. Os resultados mostram uma consistência temporal notável, com transições suaves e movimentos naturais que dão vida a imagens estáticas.
Para aqueles que requerem uma saída de resolução mais alta, o modelo Wan-2.1-i2v-720p oferece uma conversão de imagem para vídeo aprimorada em 720p. Com 545 execuções públicas, este modelo baseia-se nas capacidades de seu antecessor de 480p, mas produz sequências de vídeo mais nítidas e detalhadas.
A resolução aumentada torna este modelo particularmente valioso para criação de conteúdo profissional, permitindo saídas mais imersivas e visualmente ricas. Apesar das maiores demandas computacionais de gerar conteúdo em 720p, a WaveSpeed AI implementou técnicas de inferência acelerada que mantêm os tempos de geração razoáveis em hardware de consumo.
Os usuários elogiam a capacidade do modelo de manter a consistência em sequências mais longas enquanto preserva detalhes finos da imagem de origem. A resolução aprimorada revela sutilezas em textura, iluminação e movimento que contribuem para um resultado mais polido e profissional.
Passando da geração de imagem para vídeo para geração de texto para vídeo, o modelo Wan-2.1-t2v-480p demonstra a versatilidade da WaveSpeed AI. Com 894 execuções públicas, este modelo transforma descrições textuais em sequências animadas vívidas em resolução 480p.
O modelo demonstra uma adesão impressionante ao prompt, traduzindo com precisão descrições escritas em narrativas visuais. Os usuários podem descrever cenas complexas, ações de personagens e tons emocionais, e o modelo consistentemente entrega resultados que correspondem à visão pretendida. Isso o torna uma ferramenta inestimável para storyboarding, visualização de conceitos e prototipagem rápida em indústrias criativas.
A resolução de 480p oferece um bom equilíbrio entre qualidade e eficiência computacional, tornando o modelo acessível a uma gama mais ampla de usuários, enquanto ainda produz resultados satisfatórios para a maioria das aplicações.
A variante de alta resolução do modelo de texto para vídeo da WaveSpeed, Wan-2.1-t2v-720p, acumulou 217 execuções públicas e representa a camada premium das capacidades de texto para vídeo da WaveSpeed. A resolução aumentada para 720p permite outputs mais detalhados e visualmente impressionantes que podem ser potencialmente utilizados em fluxos de trabalho de criação de conteúdo profissional.
Este modelo se destaca especialmente em renderizar cenas complexas com múltiplos elementos e ambientes detalhados. A maior resolução garante que detalhes menores permaneçam visíveis e que elementos de texto dentro dos vídeos gerados permaneçam legíveis. Isso o torna particularmente valioso para conteúdo de marketing, materiais educacionais e cenários onde a clareza visual é primordial.
Apesar das maiores demandas computacionais, as capacidades de inferência acelerada ajudam a manter os tempos de geração gerenciáveis em hardware de consumidor poderoso.
Step-Video representa o modelo de texto para vídeo mais ambicioso da WaveSpeed AI até o momento. Com 129 execuções públicas, este modelo empurra os limites do que é possível na geração de vídeo de código aberto com seus impressionantes 30 bilhões de parâmetros e a capacidade de gerar vídeos de até 204 quadros de comprimento.
O que diferencia o Step-Video não é apenas sua escala, mas sua notável consistência temporal em sequências mais longas. O modelo demonstra uma compreensão das dinâmicas de movimento complexas, permanência de objetos e continuidade de cena que se aproxima da de concorrentes de código fechado. Isso o torna particularmente valioso para gerar narrativas mais longas que requerem coerência sustentada.
A implementação de inferência acelerada ajuda a mitigar as demandas computacionais de um modelo tão grande, tornando-o mais acessível a usuários com hardware poderoso, mas não de nível empresarial.
Hunyuan-Video-Fast demonstra o compromisso da WaveSpeed AI em tornar a geração de vídeo em alta resolução mais acessível. Este modelo oferece inferência acelerada para gerar vídeos em uma impressionante resolução de 1280x720, proporcionando saídas de qualidade cinematográfica sem os longos tempos de geração normalmente associados ao conteúdo de alta resolução.
O modelo se destaca especialmente em gerar movimentos humanos realistas, ambientes naturais e interações complexas entre os sujeitos. A alta resolução captura detalhes finos em expressões faciais, texturas e elementos ambientais, contribuindo para um resultado mais imersivo e crível.
Enquanto o modelo requer recursos computacionais mais substanciais do que seus contrapartes de resolução mais baixa, o pipeline de inferência otimizado ajuda a manter os tempos de geração razoáveis em hardware de consumidor de alta qualidade.
Mochi 1, desenvolvido pela Genmo AI, representa um avanço significativo na tecnologia de geração de vídeo de código aberto. Lançado sob a licença Apache 2.0, este modelo estabelece um novo padrão para geração de vídeo de código aberto com seu movimento de alta fidelidade e forte adesão ao prompt.
O que diferencia o Mochi 1 é seu modelo de difusão de 10 bilhões de parâmetros construído na nova arquitetura Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT). O modelo foi treinado inteiramente do zero e é atualmente o maior modelo de vídeo generativo já lançado abertamente. Sua arquitetura simples e hackeável o torna particularmente atraente para pesquisadores e desenvolvedores que buscam construir e ampliar suas capacidades.
Mochi 1 demonstra uma excepcional alineação com prompts textuais, garantindo que os vídeos gerados reflitam com precisão as instruções dadas. Isso permite que os usuários tenham controle detalhado sobre personagens, cenários e ações. O modelo gera vídeos suaves a 30 quadros por segundo por durações de até 5,4 segundos, com alta coerência temporal e dinâmicas de movimento realistas.
CogVideoX, desenvolvido pela equipe Deep Mind da Universidade Tsinghua (THUDM), estabeleceu-se como um dos modelos de geração de vídeo de código aberto mais capazes disponíveis. Este modelo visa preencher a lacuna entre pesquisa e aplicações práticas, oferecendo geração de vídeo de alta qualidade com forte consistência temporal.
O que distingue o CogVideoX é sua capacidade de lidar com cenas complexas com múltiplos objetos em movimento enquanto mantém a coerência ao longo da sequência. O modelo demonstra uma compreensão da física, interações de objetos e movimento natural que torna suas saídas particularmente convincentes.
O modelo suporta vários modos de geração, incluindo texto para vídeo e imagem para vídeo, tornando-o uma ferramenta versátil para diferentes aplicações criativas. Apesar de seu poder, a equipe por trás do CogVideoX implementou várias otimizações que o tornam mais acessível para usuários sem acesso a hardware de nível datacenter.
LTX Video, desenvolvido pela Lightricks, representa uma entrada interessante no espaço de geração de vídeo de código aberto. Ao contrário de alguns outros modelos que priorizam a capacidade bruta em detrimento da acessibilidade, o LTX Video encontra um equilíbrio entre qualidade de geração e eficiência computacional.
O modelo se destaca em criar clipes curtos e visualmente atraentes, que são particularmente bem adequados para conteúdo de mídia social. Demonstra fortes capacidades em animação de personagens, transições de cena e narrativa visual, tornando-se uma ferramenta valiosa para criadores de conteúdo.
O que torna o LTX Video particularmente notável são seus requisitos de hardware relativamente modestos em comparação com outros modelos desta lista. Essa acessibilidade contribuiu para sua crescente comunidade de usuários que continuam a explorar suas capacidades e ampliar seus limites criativos.
Allegro, desenvolvido pela RhymesAI, completa nossa lista com seu foco na geração de vídeos impulsionados por música. Lançado sob a licença Apache 2.0, este modelo introduz uma especialização interessante no espaço de geração de vídeo ao enfatizar a relação entre elementos áudio e visuais.
O modelo pode gerar vídeos que se sincronizam com faixas musicais, criando interpretações visuais de elementos de áudio, como ritmo, tempo e tom emocional. Isso o torna particularmente valioso para visualização musical, conteúdo promocional para artistas musicais e explorações criativas de imagens impulsionadas por som.
O que diferencia o Allegro é sua compreensão da estrutura musical e sua habilidade de traduzir essa compreensão em sequências visuais coerentes. Embora possa ser mais especializado do que alguns outros modelos desta lista, suas capacidades únicas o tornam uma adição valiosa ao ecossistema de geração de vídeo de código aberto.
À medida que avançamos em 2025, o cenário da geração de vídeo IA de código aberto continua a evoluir a um ritmo notável. Os modelos destacados neste artigo representam o estado da arte atual, oferecendo capacidades que pareceriam impossíveis há apenas alguns anos.
O que é particularmente emocionante sobre esses modelos de código aberto é a democratização do acesso que eles representam. Enquanto modelos de código fechado de grandes empresas de tecnologia continuam a empurrar os limites do que é possível, essas alternativas abertas garantem que a tecnologia permaneça acessível a pesquisadores, desenvolvedores e criadores que trabalham fora de ambientes corporativos bem financiados.
Seja você interessado em transformar imagens estáticas em vídeos dinâmicos, gerar conteúdo a partir de descrições textuais ou explorar aplicações especializadas como visualização musical, esses modelos oferecem ferramentas poderosas para expandir seus horizontes criativos. À medida que a comunidade de código aberto continua a inovar, podemos esperar que capacidades ainda mais impressionantes surgam, ampliando ainda mais as possibilidades do conteúdo de vídeo gerado por IA.
