ในภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของเนื้อหาที่สร้างโดย AI การสร้างวิดีโอได้กลายเป็นหนึ่งในแนวหน้าที่น่าตื่นเต้นที่สุด แม้ว่าจะมีโมเดลแบบปิดอย่าง Sora ของ OpenAI และ Veo 2 ของ Google ที่ดึงดูดความสนใจ แต่ชุมชนแบบเปิดแหล่งที่มาทำให้เกิดความก้าวหน้าอย่างน่าทึ่งในการทำให้การเข้าถึงความสามารถในการสร้างวิดีโอที่ทรงพลังกลายเป็นเรื่องประชาธิปไตย ในขณะที่เรากำลังเดินหน้าไปถึงปี 2025 โมเดลแบบเปิดเหล่านี้กำลังสร้างผลลัพธ์ที่น่าประทับใจมากขึ้น ทำให้ผู้สร้าง นักพัฒนา และนักวิจัยสามารถสำรวจความเป็นไปได้ใหม่ ๆ ในการเล่าเรื่องด้วยภาพ
ในบทความนี้เราจะสำรวจ 10 โมเดลการสร้างวิดีโอ AI แบบเปิดแหล่งที่คุณควรพิจารณาใช้งานในปี 2025 ตั้งแต่การสร้างผลลัพธ์ความละเอียดสูงไปจนถึงการเคลื่อนไหวที่ราบรื่น โมเดลเหล่านี้เป็นตัวแทนของความก้าวหน้าของสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยเทคโนโลยีที่มีให้ใช้งานโดยไม่คิดค่าใช้จ่าย
แต่ถ้าคุณต้องการใช้โมเดล AI วิดีโอที่ดีที่สุดทั้งหมดในที่เดียว? Minimax Hailuo Video, Tencent Hunyuan, Pyramid Flow, Luma AI...
และเครื่องมือการสร้างภาพ AI ทั้งหมด & ChatGPT, Deepseek, Claude... ด้วยการสมัครสมาชิกเพียงหนึ่งเดียว?
ลองใช้ Anakin AI!
โมเดล Wan-2.1-i2v-480p จาก WaveSpeed AI เป็นการพัฒนาที่สำคัญในเทคโนโลยีการแปลงภาพเป็นวิดีโอ โมเดลนี้เป็นส่วนหนึ่งของชุดโมเดลพื้นฐานวิดีโอที่ครอบคลุมและเปิดที่ออกแบบมาเพื่อผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในเนื้อหาวิดีโอที่สร้างจาก AI
ด้วยการรันสาธารณะมากกว่า 1,000 ครั้ง Wan-2.1-i2v-480p ได้พิสูจน์ความนิยมในหมู่ผู้สร้างและนักพัฒนา โมเดลนี้เก่งในการเปลี่ยนภาพนิ่งให้เป็นลำดับวิดีโอที่เคลื่อนไหวและไหลลื่นที่ความละเอียด 480p สิ่งที่ทำให้โมเดลนี้น่าประทับใจโดยเฉพาะคือความสามารถในการรักษาความสอดคล้องด้านภาพในขณะที่ทำให้การเคลื่อนไหวที่สมจริงเคารพคุณสมบัติทางกายภาพที่แสดงในภาพต้นฉบับ
นักพัฒนาชื่นชอบความสามารถในการอนุมานที่เร่งความเร็วซึ่งทำให้โมเดลนี้เข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ใช้ที่ไม่มีฮาร์ดแวร์ระดับสูง ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องทางเวลาอย่างน่าทึ่งด้วยการเปลี่ยนภาพที่ราบรื่นและการเคลื่อนไหวตามธรรมชาติที่หายใจให้กับภาพนิ่ง
สำหรับผู้ที่ต้องการผลลัพธ์ที่มีความละเอียดสูงกว่าโมเดล Wan-2.1-i2v-720p จะสร้างการแปลงภาพเป็นวิดีโอที่ได้รับการปรับปรุงที่ความละเอียด 720p ด้วยการรันสาธารณะ 545 ครั้ง โมเดลนี้สร้างขึ้นจากความสามารถของรุ่น 480p แต่ผลิตวิดีโอที่คมชัดและมีรายละเอียดมากขึ้น
ความละเอียดที่เพิ่มขึ้นทำให้โมเดลนี้มีความสำคัญโดยเฉพาะสำหรับการสร้างเนื้อหามืออาชีพซึ่งช่วยให้สามารถผลิตผลลัพธ์ที่มีความสมจริงและมีประสบการณ์มากขึ้น แม้ว่าจะมีความต้องการในการประมวลผลที่สูงขึ้นสำหรับการสร้างเนื้อหา 720p แต่ WaveSpeed AI ได้ใช้เทคนิคการอนุมานที่เร่งความเร็วซึ่งทำให้เวลาการสร้างอยู่ในระดับที่เหมาะสมในฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภค
ผู้ใช้ชื่นชมความสามารถของโมเดลในการรักษาความสอดคล้องในลำดับที่ยาวขึ้นในขณะที่ยังคงรักษารายละเอียดที่ละเอียดจากภาพต้นฉบับ ความละเอียดที่เพิ่มขึ้นทำให้เห็นความละเอียดในพื้นผิว แสง และการเคลื่อนไหวที่ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ดูเป็นมืออาชีพและมีการขัดเกลา
โดยการเปลี่ยนจากการสร้างภาพเป็นวิดีโอเป็นการสร้างข้อความเป็นวิดีโอ โมเดล Wan-2.1-t2v-480p แสดงให้เห็นถึงความหลากหลายของ WaveSpeed AI ด้วยการรันสาธารณะ 894 ครั้ง โมเดลนี้เปลี่ยนคำอธิบายข้อความให้เป็นลำดับที่มีชีวิตชีวาและเคลื่อนไหวที่ความละเอียด 480p
โมเดลดังกล่าวแสดงให้เห็นถึงการปฏิบัติตามคำสั่งที่น่าประทับใจ โดยแปลคำบรรยายที่เขียนให้เป็นเรื่องราวภาพอย่างแม่นยำ ผู้ใช้สามารถอธิบายฉากที่ซับซ้อน การกระทำของตัวละคร และโทนความรู้สึก และโมเดลนี้ส่งมอบผลลัพธ์ที่ตรงกับวิสัยทัศน์ที่ตั้งใจไว้ นี่ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าในการวางแผนเรื่อง การเห็นภาพแนวคิด และการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรมสร้างสรรค์
ความละเอียด 480p เสนอความสมดุลที่ดีระหว่างคุณภาพและประสิทธิภาพการประมวลผล ทำให้โมเดลสามารถเข้าถึงได้สำหรับผู้ใช้ในวงกว้างขึ้นในขณะที่ยังคงผลิตผลลัพธ์ที่น่าพอใจสำหรับแอพพลิเคชั่นส่วนใหญ่
รุ่นความละเอียดสูงของโมเดลข้อความเป็นวิดีโอของ WaveSpeed, Wan-2.1-t2v-720p ได้รับการรันสาธารณะ 217 ครั้งและเป็นตัวแทนของระดับพรีเมียมของความสามารถข้อความเป็นวิดีโอของ WaveSpeed ความละเอียดที่เพิ่มขึ้นเป็น 720p ช่วยให้การผลิตผลลัพธ์ที่มีรายละเอียดและน่ามองมากขึ้นซึ่งสามารถใช้ในกระบวนการสร้างเนื้อหามืออาชีพได้
โมเดลนี้ทำได้ดีในเรื่องการเรนเดอร์ฉากที่ซับซ้อนพร้อมอิลลัสที่เคลื่อนไหวหลายตัวและสภาพแวดล้อมที่มีรายละเอียด ความละเอียดที่สูงขึ้นทำให้แน่ใจว่ารายละเอียดเล็ก ๆ ยังคงมองเห็นได้และองค์ประกอบข้อความในวิดีโอที่สร้างขึ้นยังคงอ่านได้ นี่ทำให้มันมีค่าโดยเฉพาะสำหรับเนื้อหาในการตลาด สื่อการศึกษา และสถานการณ์ที่ความชัดเจนทางภาพเป็นสิ่งสำคัญ
แม้จะมีความต้องการในการประมวลผลที่สูงขึ้น แต่ความสามารถในการอนุมานที่เร่งทำให้เวลาการสร้างอยู่ในระดับที่จัดการได้ในฮาร์ดแวร์ระดับผู้บริโภคที่ทรงพลัง
Step-Video เป็นโมเดลข้อความเป็นวิดีโอที่ทะเยอทะยานที่สุดจาก WaveSpeed AI จนถึงตอนนี้ ด้วยการรันสาธารณะ 129 ครั้ง โมเดลนี้ได้ผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในการสร้างวิดีโอแบบเปิดด้วยพารามิเตอร์ขนาดใหญ่ถึง 30 พันล้านและสามารถสร้างวิดีโอได้ยาวถึง 204 เฟรม
สิ่งที่ทำให้ Step-Video แตกต่างไม่ใช่แค่ขนาด แต่ว่ามีความสอดคล้องทางเวลาอย่างน่าทึ่งในลำดับที่ยาวขึ้น โมเดลนี้แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในพลศาสตร์การเคลื่อนไหวที่ซับซ้อน ความคงอยู่ของวัตถุ และความต่อเนื่องของฉากที่ใกล้เคียงกับคู่แข่งที่ใช้โมเดลปิด นี่ทำให้มันมีค่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างเรื่องราวที่ยาวขึ้นซึ่งต้องการความสม่ำเสมอที่ยาวนาน
การใช้งานการอนุมานที่เร่งช่วยลดภาระการประมวลผลของโมเดลที่ใหญ่ขนาดนี้ ทำให้มันเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ที่มีฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังแต่ไม่ใช่ฮาร์ดแวร์ระดับวิสาหกิจ
Hunyuan-Video-Fast แสดงถึงความมุ่งมั่นของ WaveSpeed AI ในการทำให้การสร้างวิดีโอความละเอียดสูงเข้าถึงได้มากขึ้น โมเดลนี้มีการอนุมานที่เร่งความเร็วสำหรับการสร้างวิดีโอที่มีความละเอียดสูงถึง 1280x720 ส่งมอบผลลัพธ์ที่มีคุณภาพวิจิตรโดยไม่ต้องใช้เวลานานในการสร้างซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับเนื้อหาความละเอียดสูง
โมเดลนี้ทำได้ดีในการสร้างการเคลื่อนไหวของมนุษย์ที่สมจริง สภาพแวดล้อมที่เป็นธรรมชาติ และการโต้ตอบที่ซับซ้อนระหว่างวัตถุ ความละเอียดสูงจับรายละเอียดเล็ก ๆ ในการแสดงออกทางสีหน้า พื้นผิว และองค์ประกอบในสิ่งแวดล้อม ซึ่งทำให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือและมีส่วนร่วมมากขึ้น
แม้ว่าโมเดลจะต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่มากกว่าตัวที่มีความละเอียดต่ำกว่า แต่กระบวนการอนุมานที่ปรับให้เหมาะสมช่วยลดเวลาการสร้างให้อยู่ในระดับที่เหมาะสมในฮาร์ดแวร์ผู้บริโภคที่ดี
Mochi 1 ซึ่งพัฒนาโดย Genmo AI แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในเทคโนโลยีกระบวนการ生成วิดีโอแบบเปิดแหล่งที่มาที่มีการปล่อยภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 โมเดลนี้ตั้งมาตรฐานใหม่สำหรับการสร้างวิดีโอแบบเปิดแหล่งที่มาด้วยการเคลื่อนไหวที่มีความเที่ยงตรงสูงและการปฏิบัติตามคำสั่งที่แข็งแกร่ง
สิ่งที่ทำให้ Mochi 1 แตกต่างคือโมเดลการกระจายพารามิเตอร์ 10 พันล้านที่สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรม Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) ที่เป็นนวัตกรรม โมเดลนี้ได้รับการฝึกอบรมอย่างเต็มที่จากศูนย์และเกือบจะเป็นโมเดลการสร้างวิดีโอที่ใหญ่ที่สุดที่เคยปล่อยแบบเปิด เนื่องจากโครงสร้างที่ง่ายและสามารถปรับแต่งได้ทำให้มันน่าสนใจโดยเฉพาะสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ต้องการสร้างสรรค์และขยายความสามารถของมัน
Mochi 1 แสดงให้เห็นถึงการสอดคล้องที่ยอดเยี่ยมกับข้อความที่ใช้คำสั่ง ทำให้แน่ใจว่าวิดีโอที่สร้างขึ้นสะท้อนถึงคำสั่งที่ให้ไว้ได้อย่างแม่นยำ สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมรายละเอียดเกี่ยวกับตัวละคร สถานที่ และการกระทำ โมเดลนี้สร้างวิดีโอที่ลื่นไหลที่อัตรา 30 เฟรมต่อวินาทีเป็นระยะเวลานานถึง 5.4 วินาที โดยมีความสอดคล้องทางเวลาและพลศาสตร์การเคลื่อนไหวที่สมจริง
CogVideoX ที่พัฒนาโดยทีม Deep Mind ของมหาวิทยาลัย Tsinghua (THUDM) ได้เป็นที่ยอมรับว่าเป็นหนึ่งในโมเดลการสร้างวิดีโอแบบเปิดที่มีความสามารถมากที่สุดที่มีอยู่ โมเดลนี้มีเป้าหมายเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างการวิจัยและการใช้งานจริง โดยเสนอการสร้างวิดีโอที่มีคุณภาพสูงด้วยความสอดคล้องทางเวลาอย่างแข็งแกร่ง
สิ่งที่ทำให้ CogVideoX แตกต่างคือความสามารถในการจัดการกับฉากที่ซับซ้อนที่มีวัตถุที่เคลื่อนไหวหลายอย่างในขณะที่ยังคงความสอดคล้องตลอดทั้งลำดับ โมเดลนี้แสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในฟิสิกส์ การโต้ตอบของวัตถุ และการเคลื่อนไหวตามธรรมชาติที่ทำให้ผลลัพธ์ของมันน่าเชื่อถือมากยิ่งขึ้น
โมเดลนี้สนับสนุนโหมดการสร้างหลายโหมดรวมถึงการสร้างข้อความเป็นวิดีโอและการสร้างภาพเป็นวิดีโอ ทำให้มันเป็นเครื่องมือที่หลากหลายสําหรับการใช้งานสร้างสรรค์ที่แตกต่างกัน แม้ว่าโมเดลนี้จะมีพลัง แต่ทีมที่อยู่เบื้องหลัง CogVideoX ได้ทำการปรับแต่งหลายอย่างเพื่อทำให้มันเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับผู้ที่ไม่มีฮาร์ดแวร์ระดับศูนย์ข้อมูล
LTX Video ที่พัฒนาโดย Lightricks แสดงให้เห็นถึงการเข้าสู่พื้นที่การสร้างวิดีโอแบบเปิดที่น่าสนใจ แตกต่างจากโมเดลอื่น ๆ ที่ให้ความสำคัญกับความสามารถอย่างไร้ขีดจำกัดในขณะที่ลืมเกี่ยวกับความสามารถในการเข้าถึง LTX Video ตีความความสมดุลระหว่างคุณภาพของการสร้างและประสิทธิภาพในการประมวลผล
โมเดลนี้ทำได้ดีในการสร้างคลิปที่สั้นและดึงดูดสายตาซึ่งเหมาะสำหรับเนื้อหาบนโซเชียลมีเดียเป็นอย่างยิ่ง แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในการเคลื่อนไหวของตัวละคร การเปลี่ยนฉาก และการเล่าเรื่องด้วยภาพ ซึ่งทำให้มันเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับผู้สร้างเนื้อหา
สิ่งที่ทำให้ LTX Video น่าสนใจเป็นพิเศษคือความต้องการฮาร์ดแวร์ที่ค่อนข้างต่ำเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลอื่นในรายชื่อนี้ ความสามารถนี้ทำให้เกิดชุมชนผู้ใช้ที่กำลังเติบโตซึ่งยังคงสำรวจความสามารถและผลักดันขีดจำกัดทางความคิดสร้างสรรค์ของมัน
Allegro ซึ่งพัฒนาโดย RhymesAI ขอสรุปรายชื่อของเราโดยมุ่งเน้นที่การสร้างวิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วยเสียงเพลง ได้รับการปล่อยภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 โมเดลนี้แนะนำการเฉพาะจุดที่น่าสนใจให้กับพื้นที่การสร้างวิดีโอโดยเน้นความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบเสียงและภาพ
โมเดลนี้สามารถสร้างวิดีโอที่ซิงโครไนซ์กับเพลง สร้างการแปลภาพขององค์ประกอบเสียงเช่นจังหวะ อัตรา และโทนอารมณ์ ทำให้มันมีค่าสำหรับการแสดงภาพเสียง การสร้างเนื้อหาสำหรับศิลปินดนตรี และการสำรวจสร้างสรรค์ของภาพที่ขับเคลื่อนด้วยเสียง
สิ่งที่ทำให้ Allegro แตกต่างคือความเข้าใจในโครงสร้างของเพลงและความสามารถในการแปลความเข้าใจนั้นให้เป็นลำดับภาพที่สอดคล้องกัน แม้ว่าจะอาจจะเชี่ยวชาญในการใช้งานมากกว่าโมเดลอื่น ๆ ในรายชื่อนี้ แต่ความสามารถเฉพาะเหล่านี้ทำให้มันเป็นส่วนเสริมที่มีค่าในระบบการสร้างวิดีโอแบบเปิด
ในขณะที่เราดำเนินการในปี 2025 ภูมิทัศน์การสร้างวิดีโอ AI แบบเปิดยังคงพัฒนาต่อไปอย่างน่าทึ่ง โมเดลที่เน้นในบทความนี้เป็นตัวแทนของความก้าวหน้าที่ทันสมัย โดยมีความสามารถที่ดูเหมือนจะเป็นไปไม่ได้เมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา
สิ่งที่น่าตื่นเต้นโดยเฉพาะเกี่ยวกับโมเดลแบบเปิดเหล่านี้คือการทำให้การเข้าถึงเทคโนโลยีประชาธิปไตย แม้ว่าโมเดลแบบปิดจากบริษัทเทคโนโลยีใหญ่จะยังคงผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ แต่ทางเลือกแบบเปิดเหล่านี้ทำให้มั่นใจว่าเทคโนโลยียังคงเข้าถึงได้สำหรับนักวิจัย นักพัฒนา และผู้สร้างที่ทำงานอยู่นอกสภาพแวดล้อมของบริษัทที่มีงบประมาณสูง
ไม่ว่าคุณจะสนใจในการเปลี่ยนภาพนิ่งให้เป็นวิดีโอที่เคลื่อนไหว การสร้างเนื้อหาจากคำอธิบายข้อความ หรือการสำรวจแอพพลิเคชั่นเฉพาะเช่นการแสดงภาพเสียงเพลง โมเดลเหล่านี้มีเครื่องมือที่ทรงพลังในการขยายขอบเขตสร้างสรรค์ของคุณ ขณะที่ชุมชนแบบเปิดยังคงสร้างสรรค์ เราคาดว่าจะเห็นความสามารถที่น่าประทับใจมากยิ่งขึ้นที่จะเกิดขึ้น ขยายความเป็นไปได้ของเนื้อหาวิดีโอที่สร้างโดย AI
