模型资料

DAMO Text-to-Video AI 视频生成器

An early Alibaba DAMO/模型Scope 文生视频 model, mainly useful as a 历史基线.

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是否适合使用 DAMO Text-to-Video?

适合用来做： 历史基线, 早期文生视频对比

这些情况先跳过或对比: Historical quality baseline only. Not suitable for main consumer recommendation ranking.

定位： An early Alibaba DAMO/模型Scope 文生视频 model, mainly useful as a 历史基线.

核心能力

  • Early 模型Scope T2V这项能力已在当前资料中记录；请打开来源核对可用模式、限制和价格。来源
  • Primary 来源-Backed Profile这项能力已在当前资料中记录；请打开来源核对可用模式、限制和价格。来源
  • Open/Self-Hosted Access Path这项能力已在当前资料中记录；请打开来源核对可用模式、限制和价格。来源

公司摘要

这个模型还没有关联公司资料。

价格、入口与开源状态

访问方式： 开放权重、研究用途

开源/闭源： Open. Open code, weights, or model-card resources are listed; verify license terms before 商用.

Open/model-card access; practical cost depends on hosting.

价格、地区入口和商用条款变化较快，做成本敏感决策前请打开来源实时核对。

最新版本

damo/文生视频-synthesis

2022-2023 / 已确认

公开来源记录了这个版本或产品更新；请打开来源核对具体功能、入口和价格。

最新新闻

damo/文生视频-synthesis

2026 / 模型Scope

外部来源记录了这款模型的相关动态；请打开原文查看细节。

打开原文

排名理由

排名： #47 44

分数来源：这是基于官方/研究证据和目录收录的临时质量估计；外部实时榜单和 API 数据仍需补齐。。证据可信度：中。

排名 评分方法

评分驱动因素

这些维度最影响当前排名位置。

  • 质量分: 50这是基于官方/研究证据和目录收录的临时质量估计；外部实时榜单和 API 数据仍需补齐。
  • 功能深度: 53能力深度 53 分，主要看已记录的生成方式、参考素材、编辑、音频、API 和开放权重等能力。
  • 版本成熟度: 38版本成熟度 38 分，主要看版本历史、官方发布说明、近期更新和资料新鲜度。
  • 生态热度: 45生态热度 45 分，开放模型会参考 GitHub 与社区采用度；闭源模型不会因为没有仓库而按零分处理。

    暂未附公开来源链接。

替代选择与对比

当你不确定价格、入口、画面风格或工作流是否匹配时，优先看这些对比。

  • SeedanceSeedance 适合电影感短片、多镜头叙事、音视频联合生成，主要能力包括文生视频、图生视频、视频到视频。当前资料把它归在 Bytedance 相关产品下。查看模型对比
  • KlingKling 适合日常创作者工作流、原生音频短片、分镜短视频，主要能力包括文生视频、图生视频、参考素材生成视频。当前资料把它归在 Kuaishou 相关产品下。查看模型对比
  • PixVersePixVerse 适合快速创作者短片、首尾帧转场、视频延展，主要能力包括文生视频、图生视频、转场。当前资料把它归在 Pixverse 相关产品下。查看模型对比
  • ViduVidu 适合原生音频-Video Stories、Short Drama Clips、Narrative Ads，主要能力包括文生视频、图生视频、原生音频。当前资料把它归在 Shengshu Technology 相关产品下。查看模型对比

它是什么

核心内容已直接渲染为静态 HTML。

DAMO Text-to-Video 是当前资料库中的 AI 视频生成产品/模型，中文页优先说明它适合什么任务、有哪些入口、证据是否充分，而不是逐句硬翻英文资料。

从使用场景看，它更适合Historical Baseline、Early T2V Comparison。

从能力标签看，已记录的方向包括文生视频、开放权重。

使用前需要留意：Historical quality baseline only.；Not suitable for main consumer recommendation ranking.。

版本进展

  • 2022-2023 / 已确认 / 已确认damo/文生视频-synthesisDAMO Text-to-Video 的公开版本记录。购买或接入前建议打开来源核对当前入口、功能和价格。

开源 / 来源证据

状态： Open

Open code, weights, or model-card resources are listed; verify license terms before 商用.

最新消息

模型相关新闻会直接链接到原始发布方，正文不在本站转载。

完整得分拆解

这里把总分拆成质量、功能、入口、版本、生态、网页权威度、公司分发力和证据可信度，方便看清分数从哪里来。

维度分数权重证据可信度
质量分 50 24% 这是基于官方/研究证据和目录收录的临时质量估计；外部实时榜单和 API 数据仍需补齐。 中
缺失： 按模态采集 Artificial Analysis 实时排名/Elo、按模态采集 Arena AI 实时排名/分数
功能深度 53 16% 能力深度 53 分，主要看已记录的生成方式、参考素材、编辑、音频、API 和开放权重等能力。 中
缺失： 实测功能验证、按时长/分辨率核对模式限制
价格/入口 30 12% 入口和价格 30 分，主要看网页端、API、聚合平台、地区可用性、免费额度和价格透明度。 低
缺失： current free tier、normalized price per video minute
版本成熟度 38 12% 版本成熟度 38 分，主要看版本历史、官方发布说明、近期更新和资料新鲜度。 中
缺失： automated release-note monitor、model ID/version mapping across providers
生态热度 45 10% 生态热度 45 分，开放模型会参考 GitHub 与社区采用度；闭源模型不会因为没有仓库而按零分处理。

暂未附公开来源链接。

 低
缺失： canonical GitHub repo metrics、Hugging Face/模型Scope downloads 和 likes
网页权威度 38 10% 网页权威度 38 分，主要看产品/公司官网可访问性、站点规模和公开可见度信号。 中
缺失： Similarweb/API traffic、Tranco rank
公司分发力 30 10% 公司分发力 30 分，主要看背后公司、消费端入口、云/API 分发和创作者生态。 低
缺失： app store ratings/review volume、product MAU/traffic
证据可信度 75 6% 证据可信度 75 分，主要看第一方来源、外部榜单、资料新鲜度和缺失项。 中
缺失： paid/API evidence refresh、manual output review artifacts

限制与价格

Open/model-card access; practical cost depends on hosting.

  • Historical 质量 Baseline Only.
  • Not Suitable For Main Consumer Recommendation 排名ing.

来源