Genmo

Genmo

Genmo es un laboratorio de investigación que desarrolla modelos abiertos de mundos de video, con Mochi como su línea insignia de generación de video a partir de texto. Puedes probar la generación en el playground del navegador, descargar pesos para ejecuciones locales, o integrarte con APIs de socios. El equipo enmarca el video como un camino hacia simuladores del mundo que comprenden física, movimiento y continuidad de escenas.

Mochi 1 es su primer gran lanzamiento público: un modelo de difusión de 10 mil millones de parámetros bajo Apache 2.0, entrenado desde cero en una arquitectura de Transformador de Difusión Asimétrica. La vista previa genera clips en 480p a 30fps de hasta 5.4 segundos, con énfasis en la fidelidad a la indicación y movimientos realistas, en lugar de la pulidez en fotogramas estáticos.

Investigadores y desarrolladores tienen acceso a pesos abiertos en Hugging Face, el código fuente en GitHub, y soporte para ComfyUI para pipelines personalizados. Creadores y marketeros usan el playground alojado para prototipar escenas sin necesidad de GPUs locales. El laboratorio también publica artículos técnicos y benchmarks comparando Mochi con generadores de video comerciales cerrados.

Funciones principales:
  1. Mochi 1 playground convierte indicaciones de texto en clips de 480p a 30fps

  2. Pesos abiertos y código bajo Apache 2.0 para uso personal y comercial

  3. Los clips duran hasta 5.4 segundos con fuerte adherencia a la indicación en benchmarks

  4. Ejecuta localmente vía GitHub, Hugging Face o flujos de trabajo de ComfyUI

  5. El video Mochi cuesta 100 créditos; el video Replay cuesta 50 créditos

  6. Arquitectura AsymmDiT de 10B de parámetros con un compresor VAE causal para video

Pros:
  1. Mochi 1 se distribuye como pesos abiertos bajo Apache 2.0 para uso comercial y de investigación.

  2. El playground alojado permite probar texto a video sin configuración local de GPU.

  3. Los benchmarks posicionan a Mochi de forma competitiva frente a generadores de video cerrados en calidad de movimiento.

  4. Los detalles publicados de la arquitectura y los pesos en Hugging Face permiten una afinación personalizada.

Cons:
  1. Los clips de vista previa tienen un límite de 5.4 segundos y resolución de 480p hoy.

  2. La entrada de imagen a video se anuncia como próximamente, aún no disponible.

  3. Las exportaciones en nivel gratuito incluyen una marca de agua Genmo y requieren un método de pago para desbloquear 250 créditos de por vida.

Preguntas frecuentes:

¿Genmo es gratis?

Sí. Genmo tiene un plan gratuito de $0 al mes con 250 créditos de por vida después de agregar un método de pago registrado. Las exportaciones gratuitas incluyen una marca de agua de Genmo. Los planes de pago Lite y Standard eliminan la marca de agua y recargan créditos mensuales.

¿Cuánto pueden durar los videos de Genmo?

La vista previa Mochi 1 de Genmo genera videos de hasta 5.4 segundos a 30 cuadros por segundo. El equipo ha indicado que están desarrollando generación de videos más largos.

¿En qué formato exporta videos Genmo?

Genmo exporta los videos generados en archivos MP4 con codificación H.264. El modelo base Mochi 1 produce resolución 480p, con resoluciones más altas disponibles en planes de pago.

¿Mochi 1 es de código abierto?

Sí. Mochi 1 se lanza bajo la licencia Apache 2.0 para uso personal y comercial. Los pesos están en Hugging Face y el código fuente en GitHub en github.com/genmoai/mochi.

¿Qué planes de suscripción ofrece Genmo?

Genmo ofrece planes Free, Lite y Standard facturados mensualmente o anualmente con 20% de descuento en la facturación anual. Lite incluye 1,200 créditos al mes y Standard 5,000 créditos al mes. Cada generación de video Mochi cuesta 100 créditos en el playground alojado.

¿Puedo descargar videos de Genmo?

Sí. Genmo permite descargar cualquier video generado desde el playground. Las descargas están disponibles por 30 días después de la generación.

Categoría:

Tarificación:

Freemium

Etiquetas:

Text to Video
Open Source AI
Video World Models
Mochi
Apache 2.0

Tecnología utilizada:

Next.js
Vercel
Google Analytics
Google Tag Manager
Font Awesome
Sanity
Python
Ruby
Discord
GitHub
Webpack
Tailwind CSS

Reseñas:

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By Rishit