【AIGC前沿】MiniMax海螺AI视频——图片/文本生成高质量视频

【AIGC前沿】MiniMax海螺AI视频——图片/文本生成高质量视频

目录

1.MiniMax海螺AI视频简介

2.使用教程


1.MiniMax海螺AI视频简介

海螺视频,作为 MiniMax 旗下海螺 AI 平台精心打造的 AI 视频生成工具,致力于助力用户产出高品质视频内容。该工具依托 abab-video-1 模型,具备强大的文生视频功能。用户仅需输入关键词或简短语句,海螺视频就能据此创作出情节丰富的完整视频。此外,海螺视频运用 DiT 架构,能够精准模拟现实世界的物理规律,尤其在生成复杂场景与高动作场景时,展现出卓越的性能。

2.使用教程

点击如下链接,进入蓝耘元生代智算云平台主页

https://cloud.lanyun.net/#/registerPage?promoterCode=11f606c51e

点击主页上方栏的“MaaS平台”

然后点击左侧栏的“视觉模型” 

可以看到可以免费体验一次I2V-01图片生成视频 

点击如下红框处将图片上传 

例如输入如下的图片

例如想让小狗动起来,可以在如下红框处输入相应的指令,然后点击立即生成 , 等待一段时间后,视频即可生成出来

视觉模型API

Video Generation(视频生成)

该API支持基于用户提供的prompt、首帧图片、主体参考图片,生成720p,25帧的动态视频。

该接口采用异步调用的方式完成视频生成:首先创建视频生成任务,对应接口会返回任务ID(task_id);接下来,在异步任务查询接口通过任务 ID (task_id),获取视频生成任务的状态,以及生成的视频的文件ID(file_id)。

API说明

完成视频生成及下载,使用到三个API:创建视频生成任务、查询视频生成任务状态文件管理。具体步骤如下:

1.使用创建视频生成任务接口,创建视频生成任务,并得到task_id;

2.使用查询视频生成任务状态接口,基于task_id查询视频生成任务状态;当状态为成功时,将获得对应的文件 ID(file_id);

3.使用文

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摘要:本文聚焦2026年开源AI代理工具OpenClaw的本地部署与实操,从核心概念拆解入手,先厘清OpenClaw、Gateway、Skills、ClawHub的关联,再明确硬件系统要求与大模型API-Key准备要点,通过官方一键安装脚本完成本地部署,并配置阿里云百炼API实现大模型对接。以“让AI助理抓取开源中国热门项目”的虚拟实战案例,详细演示Skills调用流程,同时梳理部署中“命令找不到”“API-Key配置失败”等高频问题的解决方法。内容兼顾新手友好性与实操参考性,所有步骤均基于公开技术文档验证,案例为虚拟构建,代码仅作示例未上传GitHub,可指导读者快速搭建本地AI助理并验证核心功能。 优质专栏欢迎订阅! 【DeepSeek深度应用】【Python高阶开发:AI自动化与数据工程实战】【YOLOv11工业级实战】 【机器视觉:C# + HALCON】【大模型微调实战:平民级微调技术全解】 【人工智能之深度学习】【AI 赋能:Python 人工智能应用实战】【数字孪生与仿真技术实战指南】 【AI工程化落地与YOLOv8/v9实战】【C#工业上位机高级应用:高并发通信+性

人工智能:扩散模型(Diffusion Model)原理与图像生成实战

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人工智能:扩散模型(Diffusion Model)原理与图像生成实战 1.1 本章学习目标与重点 💡 学习目标:掌握扩散模型的核心原理、前向扩散与反向扩散过程,以及基于扩散模型的图像生成任务实战流程。 💡 学习重点:理解扩散模型的噪声添加与噪声消除机制,学会使用 PyTorch 搭建 DDPM 模型,完成手写数字图像生成任务。 1.2 扩散模型的核心思想 1.2.1 为什么需要扩散模型 💡 传统的生成模型(如 GAN)存在训练不稳定、模式崩溃等问题。扩散模型作为一种基于概率的生成模型,通过逐步添加噪声和逐步去除噪声的双向过程,实现了更稳定的训练和更高质量的生成效果。 扩散模型的灵感来源于非平衡热力学,它的核心是将复杂的生成问题拆解为多个简单的马尔可夫链步骤。在图像生成、文本生成、语音合成等领域,扩散模型的表现已经超越了传统生成模型。 1.2.2 扩散模型的基本框架 💡 扩散模型包含两个核心过程:前向扩散过程和反向扩散过程。 1. 前向扩散过程:从真实数据出发,

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