亚马逊Prime Video全面上线AI口型同步功能，可精准对齐演员嘴部动作与真人配音音轨，解决跨语言配音时画面与声音脱节的痛点。该功能率先应用于德国剧集《贵族高中：我们之间的鸿沟》。
xAI升级视频模型Imagine Video1.5，新增图像参考、语音参考、纯文本生成视频及原生1080p输出，强化角色一致性与场景控制。文本转视频和1080p功能已在Grok Imagine各端上线，图像与语音参考率先向美国SuperGrok Heavy/Plus用户开放，后续将扩大覆盖。
谷歌DeepMind的文生视频模型Gemini Omni Flash在权威盲测排行榜Video Arena中以1404Elo分跃居第一，彰显谷歌多模态技术实力，也印证视频生成领域正高速迭代。
xAI发布Grok Imagine Video1.5预览版，进军AI视频生成赛道。该模型可将单张静态图片转换为短视频，支持720p分辨率输出。用户上传图片后，通过文本提示描述镜头运动、画面节奏和氛围，模型能保留原始图像细节、光影和风格，生成自然流畅的动态视频。
Topview T1 支持文本或图片在线生成视频。
人工智能音乐视频生成器，上传歌曲和照片即可制作卡点视频。
对比8款成人向AI视频生成器的真实成本与输出
将一至两张照片转化为带原版动作、镜头与节奏的病毒式短视频趋势智能视频。
Huawei
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Shawon16
这是一个基于VideoMAE架构的视频理解模型，在Kinetics数据集上预训练，并在一个未知的、可能与手语识别相关的数据集上进行了微调。模型在评估集上取得了78.11%的准确率，适用于视频分类任务。
这是一个基于VideoMAE-base架构微调的视频理解模型，专门针对手语识别任务进行优化。模型在WLASL数据集上训练了200个epoch，采用TimeSformer架构处理视频序列。
这是一个基于VideoMAE-base架构微调的视频理解模型，专门针对手语识别任务进行优化。模型在WLASL100数据集上训练了200个epoch，具备视频动作识别能力。
这是一个基于VideoMAE-base架构在未知数据集上微调的视频理解模型，专门用于手语识别任务。模型在20个训练周期后达到了18.64%的准确率。
这是一个基于VideoMAE架构的视频理解模型，在Kinetics数据集预训练的基础上进行了微调，专门用于手语识别任务。模型在评估集上表现有待提升，准确率为0.0010。
这是一个基于VideoMAE-base架构的视频理解模型，在未知数据集上进行了20个epoch的微调训练。模型在评估集上表现有限，准确率为0.0041，损失值为7.7839。
这是基于MCG-NJU/videomae-base模型在未知数据集上微调的视频理解模型，经过20个epoch的训练，在评估集上达到13.31%的准确率。该模型专门针对视频分析任务进行优化。
这是一个基于VideoMAE-base架构在WLASL数据集上微调的视频动作识别模型，专门针对手语识别任务进行优化，在评估集上达到48.22%的准确率。
这是一个基于VideoMAE-Base架构在WLASL数据集上微调的视频动作识别模型。经过200轮训练，在评估集上达到52.96%的前1准确率和79.88%的前5准确率，专门用于手语动作识别任务。
mitegvg
该模型是基于VideoMAE架构的暴力检测模型，在Kinetics数据集预训练的基础上，针对暴力检测任务进行了92轮微调。模型采用Vision Transformer架构，专门用于视频内容分析，能够识别视频中的暴力行为。
OpenGVLab
VideoChat-R1_5-7B是基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct构建的视频文本交互模型，支持多模态任务，特别擅长视频问答功能。该模型通过强化微调增强时空感知能力，并采用迭代感知机制来强化多模态推理。
beingbatman
本模型是基于VideoMAE-Large架构在Kinetics数据集上预训练后，在未知数据集上进行微调的视频理解模型。在评估集上取得了85.86%的准确率和0.7987的损失值，表现出优秀的视频分类能力。
TIGER-Lab
本项目基于Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型，专注于视觉问答任务，能够精准回答图像相关问题，具备较高的准确性和相关性。这是一个多模态视觉语言模型，支持图像理解和基于图像的问答交互。
Qwen2.5-VL-7B-Instruct是阿里巴巴通义千问团队开发的多模态视觉语言模型，基于70亿参数规模，专门针对视觉问答任务进行优化训练。该模型能够理解和分析图像内容，并生成准确的自然语言回答。
NiklasTUM
基于MCG-NJU/videomae-base微调的视频分析模型，用于欺骗检测任务，准确率达70.37%
VideoChat-R1_7B_caption 是一个基于 Qwen2-VL-7B-Instruct 的多模态视频文本生成模型，专注于视频内容理解和描述生成。
cocovani
基于MCG-NJU/videomae-base微调的视频理解模型，在评估集上表现一般（准确率50%）
VideoChat-R1_7B 是一个基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模态视频理解模型，能够处理视频和文本输入，生成文本输出。
VideoChat-R1-thinking_7B 是一个基于 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 的多模态模型，专注于视频文本转文本任务。
EloiseInacio
基于MCG-NJU/videomae-base微调的视频理解模型，在未知数据集上训练，准确率为11.1%
开源短视频自动生成工具，整合文本转语音、自动字幕、背景视频和音乐，从简单文本输入创建专业短视频。
Video Editor MCP是一个视频编辑服务器，提供视频上传、搜索、生成和编辑功能，支持通过LLM和Video Jungle平台进行操作。
一个基于FFmpeg的视频编辑MCP服务器，支持通过自然语言指令执行视频剪辑、合并、格式转换等操作，并提供实时进度跟踪和错误处理。
MCP Video Digest是一个视频内容处理服务，支持从多个平台提取音频并转换为文本，提供多种转录服务选择。
MCP Video Digest 是一个视频内容处理服务，支持从多个平台提取音频并转换为文本，提供多种转录服务选择，具有灵活配置和高效处理能力。
一个基于OpenCV的MCP服务器，提供网络摄像头控制和图像捕捉功能
一个基于FFmpeg的视频编辑MCP服务器，支持通过自然语言命令执行视频剪辑、合并、格式转换等操作
一个基于TypeScript的MCP服务器，提供AI图像和视频生成功能，需GPT4O Image Generator的API密钥支持。
一个强大的视频编辑MCP服务器，提供视频和音频的全面编辑功能，支持操作链式处理和无缝集成到MCP客户端。
TikTok视频搜索与元数据提取服务
一个MCP服务器实现，提供视频转录功能（如YouTube、Facebook、Tiktok等），可与LLMs集成。
Video Indexer MCP服务器，提供与Video Indexer API交互的工具和资源，支持从视频洞察生成提示内容并获取。
基于MCP协议的专业视频信息分析工具，提供多维度视频文件分析能力，支持JSON、TEXT、Markdown格式输出
基于AI MCP协议的专业视频剪辑工具，提供精准剪辑、智能合并、灵活分割等核心功能，支持多格式和批量处理，无需手动安装FFmpeg。
这是一个基于Next.js框架创建的项目，使用create-next-app初始化，支持多种包管理器运行开发服务器，并集成了Vercel的Geist字体优化。项目提供Next.js学习资源和Vercel部署指南。
一个基于MCP协议的高精度视频截图工具，支持批量截图和视频信息提取
基于MCP协议的多平台视频下载服务端，支持1000+视频平台，提供双模式运行和实时进度跟踪
VideoLingo是一款集视频翻译、本地化和配音于一体的工具，旨在生成Netflix品质的字幕。它消除了生硬的机器翻译和多行字幕，同时提供高质量的配音，实现跨语言的知识共享。
MCP API是基于模型上下文协议的Sora2视频水印去除服务，可快速集成到Claude Desktop、OpenAI等主流MCP兼容工具中，通过简单API密钥认证实现视频水印智能去除。
VideoCutter是一款集成视频、音频、图像处理的专业多媒体工具，支持AI智能编辑和MCP协议，提供一站式智能化创作解决方案。
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