使用场景

生成动漫风格的视频：用户可以上传一张动漫角色的图片，并通过文本描述角色的动作和场景，生成具有动态效果的动漫视频。

创建电影级运镜效果：用户可以指定运镜方式，如镜头环绕、推进或拉远，生成具有电影质感的视频片段，用于视频制作或广告宣传。

制作特效视频：利用模型的特效生成能力，用户可以生成雷电、灵兽等特效场景，为视频增添奇幻效果。

产品特色

支持运动幅度可控：用户可以通过调整运动分数（motion score）来控制视频的动态程度，从静态稳定画面到高动态动作场景都能满足创作者需求，运动分数越高，视频的动态性越强，为创作者提供了灵活的创作空间。

多种运镜控制：支持固定镜头、平移、摇移、缩放、推进、拉远、旋转、跟踪拍摄和环绕拍摄等多种运镜方式，能够生成具有电影级质感的视频，满足不同场景下的拍摄需求。

动漫效果优异：在动漫风格视频生成方面表现出色，能够生成具有虚化背景、眨眼动作、飞吻动作以及特效场景的视频，非常适合动画创作和短视频制作等应用场景。

支持多尺寸生成：支持多种尺寸的图生视频，无论是横屏的宽阔视野、竖屏的沉浸体验，还是方屏的经典复古，都能轻松驾驭，用户可以根据不同的创作需求和平台特性自由选择图片尺寸。

高质量视频生成：生成的视频具有高分辨率和流畅的动态效果，能够满足专业创作者和普通用户的需求，为视频创作提供了强大的技术支持。

开源与社区支持：模型已开源，用户可以在GitHub上下载模型权重和推理代码，方便开发者进行二次开发和优化，推动技术的进一步发展。

技术领先：在VBench-I2V基准测试中，Step-Video-TI2V取得了state-of-the-art级别的表现，验证了其在动态性打分对生成视频稳定性和一致性控制能力方面的优势。

使用教程

1. 下载模型：访问GitHub页面，下载Step-Video-TI2V的模型权重和推理代码。

2. 安装依赖：使用conda创建环境并安装所需的Python包，确保环境配置正确。

3. 准备输入：准备好需要生成视频的图片和文本描述，图片作为视频的第一帧，文本描述用于指导视频内容。

4. 调整参数：根据需求设置运动分数（motion score）、运镜方式等参数，以控制视频的动态程度和镜头效果。

5. 运行模型：执行推理脚本，模型将根据输入生成视频，并保存到指定路径。

6. 查看结果：打开生成的视频文件，检查视频内容是否符合预期，如有需要可进一步调整参数并重新生成。