亞馬遜Prime Video全面上線AI口型同步功能，可精準對齊演員嘴部動作與真人配音音軌，解決跨語言配音時畫面與聲音脫節的痛點。該功能率先應用於德國劇集《貴族高中：我們之間的鴻溝》。
xAI升級視頻模型Imagine Video1.5，新增圖像參考、語音參考、純文本生成視頻及原生1080p輸出，強化角色一致性與場景控制。文本轉視頻和1080p功能已在Grok Imagine各端上線，圖像與語音參考率先向美國SuperGrok Heavy/Plus用戶開放，後續將擴大覆蓋。
谷歌DeepMind的文生視頻模型Gemini Omni Flash在權威盲測排行榜Video Arena中以1404Elo分躍居第一，彰顯谷歌多模態技術實力，也印證視頻生成領域正高速迭代。
xAI發佈Grok Imagine Video1.5預覽版，進軍AI視頻生成賽道。該模型可將單張靜態圖片轉換爲短視頻，支持720p分辨率輸出。用戶上傳圖片後，通過文本提示描述鏡頭運動、畫面節奏和氛圍，模型能保留原始圖像細節、光影和風格，生成自然流暢的動態視頻。
對比8款成人向AI視頻生成器的真實成本與輸出
將一至兩張照片轉化為帶原版動作、鏡頭與節奏的病毒式短視頻趨勢智能視頻。
上傳歌曲，AI生成故事板並剪輯成完整音樂視頻，支持口型同步。
將文字、圖片或視頻參考快速生成視頻，聚合主流AI視頻模型，提供免費積分體驗。
Huawei
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輸入tokens/百萬
輸出tokens/百萬
上下文長度
Stepfun
Minimax
Shawon16
這是一個基於VideoMAE-base架構微調的視頻理解模型，專門針對手語識別任務進行優化。模型在WLASL數據集上訓練了200個epoch，採用TimeSformer架構處理視頻序列。
這是一個基於VideoMAE-base架構微調的視頻理解模型，專門針對手語識別任務進行優化。模型在WLASL100數據集上訓練了200個epoch，具備視頻動作識別能力。
這是一個基於VideoMAE-base架構在未知數據集上微調的視頻理解模型，專門用於手語識別任務。模型在20個訓練週期後達到了18.64%的準確率。
這是一個基於VideoMAE架構的視頻理解模型，在Kinetics數據集預訓練的基礎上進行了微調，專門用於手語識別任務。模型在評估集上表現有待提升，準確率為0.0010。
這是一個基於VideoMAE-base架構的視頻理解模型，在未知數據集上進行了20個epoch的微調訓練。模型在評估集上表現有限，準確率為0.0041，損失值為7.7839。
這是基於MCG-NJU/videomae-base模型在未知數據集上微調的視頻理解模型，經過20個epoch的訓練，在評估集上達到13.31%的準確率。該模型專門針對視頻分析任務進行優化。
這是一個基於VideoMAE-base架構在WLASL數據集上微調的視頻動作識別模型，專門針對手語識別任務進行優化，在評估集上達到48.22%的準確率。
這是一個基於VideoMAE-Base架構在WLASL數據集上微調的視頻動作識別模型。經過200輪訓練，在評估集上達到52.96%的前1準確率和79.88%的前5準確率，專門用於手語動作識別任務。
mitegvg
該模型是基於VideoMAE架構的暴力檢測模型，在Kinetics數據集預訓練的基礎上，針對暴力檢測任務進行了92輪微調。模型採用Vision Transformer架構，專門用於視頻內容分析，能夠識別視頻中的暴力行為。
OpenGVLab
VideoChat-R1_5-7B是基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct構建的視頻文本交互模型，支持多模態任務，特別擅長視頻問答功能。該模型通過強化微調增強時空感知能力，並採用迭代感知機制來強化多模態推理。
beingbatman
本模型是基於VideoMAE-Large架構在Kinetics數據集上預訓練後，在未知數據集上進行微調的視頻理解模型。在評估集上取得了85.86%的準確率和0.7987的損失值，表現出優秀的視頻分類能力。
TIGER-Lab
本項目基於Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型，專注於視覺問答任務，能夠精準回答圖像相關問題，具備較高的準確性和相關性。這是一個多模態視覺語言模型，支持圖像理解和基於圖像的問答交互。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是阿里巴巴通義千問團隊開發的多模態視覺語言模型，基於70億參數規模，專門針對視覺問答任務進行優化訓練。該模型能夠理解和分析圖像內容，並生成準確的自然語言回答。
NiklasTUM
基於MCG-NJU/videomae-base微調的視頻分析模型，用於欺騙檢測任務，準確率達70.37%
VideoChat-R1_7B_caption 是一個基於 Qwen2-VL-7B-Instruct 的多模態視頻文本生成模型，專注於視頻內容理解和描述生成。
cocovani
基於MCG-NJU/videomae-base微調的視頻理解模型，在評估集上表現一般（準確率50%）
VideoChat-R1_7B 是一個基於 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模態視頻理解模型，能夠處理視頻和文本輸入，生成文本輸出。
VideoChat-R1-thinking_7B 是一個基於 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模態模型，專注於視頻文本轉文本任務。
EloiseInacio
基於MCG-NJU/videomae-base微調的視頻理解模型，在未知數據集上訓練，準確率為11.1%
基於MCG-NJU/videomae-base微調的視頻理解模型，在未知數據集上進行了訓練
Video Editor MCP是一個視頻編輯服務器，提供視頻上傳、搜索、生成和編輯功能，支持通過LLM和Video Jungle平臺進行操作。
開源短視頻自動生成工具，整合文本轉語音、自動字幕、背景視頻和音樂，從簡單文本輸入創建專業短視頻。
一個強大的視頻編輯MCP服務器，提供視頻和音頻的全面編輯功能，支持操作鏈式處理和無縫集成到MCP客戶端。
一個基於FFmpeg的視頻編輯MCP服務器，支持通過自然語言命令執行視頻剪輯、合併、格式轉換等操作
一個基於FFmpeg的視頻編輯MCP服務器，支持通過自然語言指令執行視頻剪輯、合併、格式轉換等操作，並提供即時進度跟蹤和錯誤處理。
TikTok視頻搜索與元數據提取服務
MCP Video Digest是一個視頻內容處理服務，支持從多個平臺提取音頻並轉換為文本，提供多種轉錄服務選擇。
一個基於OpenCV的MCP服務器，提供網絡攝像頭控制和圖像捕捉功能
一個基於TypeScript的MCP服務器，提供AI圖像和視頻生成功能，需GPT4O Image Generator的API密鑰支持。
MCP Video Digest 是一個視頻內容處理服務，支持從多個平臺提取音頻並轉換為文本，提供多種轉錄服務選擇，具有靈活配置和高效處理能力。
VideoCutter是一款集成視頻、音頻、圖像處理的專業多媒體工具，支持AI智能編輯和MCP協議，提供一站式智能化創作解決方案。
一個基於MCP協議的高精度視頻截圖工具，支持批量截圖和視頻信息提取
基於AI MCP協議的專業視頻剪輯工具，提供精準剪輯、智能合併、靈活分割等核心功能，支持多格式和批量處理，無需手動安裝FFmpeg。
這是一個基於Next.js框架創建的項目，使用create-next-app初始化，支持多種包管理器運行開發服務器，並集成了Vercel的Geist字體優化。項目提供Next.js學習資源和Vercel部署指南。
基於MCP協議的多平臺視頻下載服務端，支持1000+視頻平臺，提供雙模式運行和即時進度跟蹤
MCP API是基於模型上下文協議的Sora2視頻水印去除服務，可快速集成到Claude Desktop、OpenAI等主流MCP兼容工具中，通過簡單API密鑰認證實現視頻水印智能去除。
Video Indexer MCP服務器，提供與Video Indexer API交互的工具和資源，支持從視頻洞察生成提示內容並獲取。
一個MCP服務器實現，提供視頻轉錄功能（如YouTube、Facebook、Tiktok等），可與LLMs集成。
VideoLingo是一款集視頻翻譯、本地化和配音於一體的工具，旨在生成Netflix品質的字幕。它消除了生硬的機器翻譯和多行字幕，同時提供高質量的配音，實現跨語言的知識共享。
基於MCP協議的專業視頻信息分析工具，提供多維度視頻文件分析能力，支持JSON、TEXT、Markdown格式輸出
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