वीडियो जनरेशन तुलना

Clore.ai GPU सर्वरों पर तैनाती के लिए प्रमुख ओपन-सोर्स वीडियो जनरेशन मॉडलों की तुलना करें।

एआई वीडियो जनरेशन 2024-2025 में विस्फोटक रूप से बढ़ी है। यह गाइड शीर्ष ओपन-सोर्स मॉडलों — Hunyuan Video, Wan2.1, CogVideoX, Mochi 1, और LTX-Video — की तुलना करता है, जिसमें गुणवत्ता, गति, VRAM आवश्यकताएँ, और उपयोग-केस शामिल हैं।

---

त्वरित निर्णय मैट्रिक्स

	Hunyuan Video	Wan2.1	CogVideoX	Mochi 1	LTX-Video
डेवलपर	Tencent	Alibaba	Zhipu AI	Genmo	LightRicks
गुणवत्ता	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
गति	धीमा	मध्यम	मध्यम	मध्यम	तेज़
न्यूनतम VRAM	24GB	16GB	16GB	24GB	8GB
अधिकतम रिज़ॉल्यूशन	1280×720	1280×720	1440×960	848×480	1216×704
अधिकतम लंबाई	5s	5s	6 सेकंड	5.4 सेकंड	2 मिनट
लाइसेंस	CLA	Apache 2.0	Apache 2.0	Apache 2.0	Apache 2.0
GitHub स्टार्स	10K+	7K+	6K+	4K+	5K+

---

अवलोकन

Hunyuan Video

Tencent का Hunyuan Video 2025 की शुरुआत तक व्यापक रूप से सबसे अच्छा ओपन-सोर्स वीडियो जनरेशन मॉडल माना जाता है। यह असाधारण मोशन गुणवत्ता के साथ ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर का उपयोग करता है।

मुख्य विनिर्देश: 13B पैरामीटर, 720p पर 5 सेकंड, 24GB+ VRAM आवश्यक

Wan2.1

Alibaba का Wan (Wenying) 2.1, Hunyuan का एक मजबूत प्रतिद्वंद्वी है, जो कम न्यूनतम VRAM आवश्यकताओं के साथ समान गुणवत्ता प्रदान करता है। 1.3B और 14B पैरामीटर संस्करणों में उपलब्ध।

मुख्य विनिर्देश: 1.3B (lite) या 14B, 720p पर 5 सेकंड, 1.3B के लिए 16GB+ VRAM

CogVideoX

Zhipu AI का CogVideoX सटीक टेक्स्ट-फ़ॉलोइंग और सुसंगत लंबी-फ़ॉर्म वीडियो पर केंद्रित है। यह विशेष रूप से सिनेमाई सामग्री और कहानी-आधारित जनरेशन के लिए मजबूत है।

मुख्य विनिर्देश: 5B/10B पैरामीटर, 1440×960 पर 6 सेकंड, 16GB+ VRAM

Mochi 1

Genmo का Mochi 1 सहज, प्रवाही गति और यथार्थवादी भौतिकी के लिए जाना जाता है। यह एक नए AsymmDiT आर्किटेक्चर का उपयोग करता है। पूरी तरह से ओपन-सोर्स (weights + training code) के रूप में उपलब्ध।

मुख्य विनिर्देश: 10B पैरामीटर, 848×480 पर 5.4 सेकंड, 24GB VRAM

LTX-Video

LightRick का LTX-Video सबसे ऊपर इन्फ़रेंस गति को प्राथमिकता देता है। यह आधुनिक GPUs पर रियल-टाइम या लगभग रियल-टाइम में वीडियो बना सकता है — इंटरैक्टिव अनुप्रयोगों के लिए आदर्श।

मुख्य विनिर्देश: 2B पैरामीटर, वीडियो की 2 मिनट तक, 8GB VRAM

---

गुणवत्ता तुलना

EvalCrafter बेंचमार्क (2025)

गुणवत्ता व्यक्तिपरक होती है। ये स्कोर VBench और EvalCrafter बेंचमार्क से सामुदायिक सहमति को दर्शाते हैं।

मॉडल	VBench स्कोर	मोशन गुणवत्ता	टेक्स्ट संरेखण	सौंदर्य
Hunyuan Video	83.2	उत्कृष्ट	उत्कृष्ट	उत्कृष्ट
Wan2.1 (14B)	82.8	उत्कृष्ट	उत्कृष्ट	उत्कृष्ट
CogVideoX-5B	79.6	अच्छा	बहुत अच्छा	अच्छा
Mochi 1	77.4	बहुत अच्छा	अच्छा	अच्छा
LTX-Video	71.2	अच्छा	अच्छा	स्वीकार्य

गुणात्मक ताकतें

मॉडल	में सर्वश्रेष्ठ	कमज़ोरियाँ
Hunyuan Video	समग्र गुणवत्ता, सिनेमैटोग्राफी	बहुत धीमा, VRAM की बहुत ज़रूरत
Wan2.1	गुणवत्ता/दक्षता का संतुलन, I2V	कभी-कभी अत्यधिक सैचुरेटेड
CogVideoX	लंबी-फ़ॉर्म कथा, टेक्स्ट सटीकता	कम गतिशील गति
Mochi 1	प्रवाही गति, भौतिकी	कम रिज़ॉल्यूशन सीमा
LTX-Video	गति, लंबे वीडियो	अन्य की तुलना में गुणवत्ता का अंतर

---

गति बेंचमार्क

जनरेशन समय (A100 80GB, एकल GPU)

मॉडल	480p 5 सेकंड	720p 5 सेकंड	1080p 5 सेकंड
Hunyuan Video	45 मिनट	~3 घंटे	❌ OOM
Wan2.1 (14B)	15 मिनट	45 मिनट	❌ OOM
Wan2.1 (1.3B)	3 मिनट	8 मिनट	❌ OOM
CogVideoX-5B	10 मिनट	25 मिनट	❌ OOM
Mochi 1	8 मिनट	❌ OOM	❌ OOM
LTX-Video	45 सेकंड	3 मिनट	8 मिनट

समय अनुमानित हैं और sampler steps (20-50), guidance scale, और hardware के साथ बदलते हैं। प्रीव्यू के लिए कम steps का उपयोग करें।

ऑप्टिमाइज़ेशन के साथ (TeaCache / FORA / Step Distillation)

ऑप्टिमाइज़्ड इन्फ़रेंस जनरेशन समय को काफी हद तक कम कर सकता है:

मॉडल	कैश के साथ	गति वृद्धि
Hunyuan Video	~15 मिनट (720p)	4×
Wan2.1	~12 मिनट (720p)	~4×
CogVideoX	~8 मिनट (720p)	~3×
LTX-Video	~45 सेकंड (720p)	4×

---

VRAM आवश्यकताएँ

मॉडल और रिज़ॉल्यूशन के अनुसार न्यूनतम VRAM

मॉडल	480p	720p	1080p
Hunyuan Video	24GB	40GB+	❌
Wan2.1 (14B)	24GB	40GB+	❌
Wan2.1 (1.3B)	8GB	16GB	24GB
CogVideoX-5B	16GB	24GB	❌
CogVideoX-2B	8GB	16GB	❌
Mochi 1	24GB	❌	❌
LTX-Video	8GB	12GB	24GB

मेमोरी ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें

क्वांटाइज़ेशन

# 8-बिट क्वांटाइज़ेशन के साथ CogVideoX (VRAM आधा करता है)
from diffusers import CogVideoXPipeline
import torch

pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX-5b",
    torch_dtype=torch.float16
)
pipe.enable_model_cpu_offload()  # VRAM को और कम करता है
pipe.vae.enable_slicing()
pipe.vae.enable_tiling()

CPU ऑफ़लोडिंग

# कम VRAM के लिए CPU ऑफ़लोड के साथ Wan2.1
from diffusers import WanPipeline

pipe = WanPipeline.from_pretrained(
    "Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.enable_model_cpu_offload()

---

Hunyuan Video: गहन विश्लेषण

आर्किटेक्चर

• 13B DiT (Diffusion Transformer) पैरामीटर

• सभी spatial और temporal टोकनों पर पूर्ण attention

• 1B+ वीडियो क्लिप्स पर प्रशिक्षित

Clore.ai पर परिनियोजन

# क्लोन करें और इंस्टॉल करें
git clone https://github.com/Tencent/HunyuanVideo
cd HunyuanVideo
pip install -r requirements.txt

# weights डाउनलोड करें (~87GB)
huggingface-cli download tencent/HunyuanVideo --local-dir ./weights

# जनरेट करें
python sample_video.py \
  --video-size 720 1280 \
  --video-length 129 \
  --infer-steps 50 \
  --prompt "बर्फ़ से ढके पहाड़ों के ऊपर शान से उड़ता एक राजसी ईगल" \
  --flow-shift 7.0 \
  --embedded-cfg-scale 6.0 \
  --save-path ./outputs

ComfyUI के माध्यम से

# ComfyUI के लिए HunyuanVideo नोड्स इंस्टॉल करें
cd ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-HunyuanVideoWrapper
pip install -r ComfyUI-HunyuanVideoWrapper/requirements.txt

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: सर्वोच्च गुणवत्ता वाली सिनेमाई वीडियो जनरेशन, VRAM की कोई सीमा नहीं

---

Wan2.1: गहन विश्लेषण

आर्किटेक्चर

• दो संस्करण: Wan2.1-T2V-1.3B और Wan2.1-T2V-14B

• इमेज-टू-वीडियो (I2V) मॉडल भी उपलब्ध है

• मजबूत बहुभाषी (चीनी + अंग्रेज़ी) प्रॉम्प्ट

Clore.ai पर परिनियोजन

from diffusers import WanPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
import torch

# 1.3B मॉडल — 8-16GB VRAM में फिट हो जाता है
pipe = WanPipeline.from_pretrained(
    "Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B-Diffusers",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")

output = pipe(
    prompt="चैरी ब्लॉसम्स के झरते फूलों वाला एक शांत जापानी बगीचा",
    negative_prompt="कम गुणवत्ता, धुंधला",
    height=480,
    width=832,
    num_frames=81,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=5.0,
).frames[0]

export_to_video(output, "wan_video.mp4", fps=16)

Wan2.1 के साथ इमेज-से-वीडियो

from diffusers import WanImageToVideoPipeline
from PIL import Image

pipe = WanImageToVideoPipeline.from_pretrained(
    "Wan-AI/Wan2.1-I2V-14B-480P-Diffusers",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.enable_model_cpu_offload()

image = Image.open("input.jpg")
output = pipe(
    image=image,
    prompt="व्यक्ति आत्मविश्वास से आगे बढ़ता है",
    num_frames=81,
).frames[0]

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: गुणवत्ता और दक्षता का संतुलन, I2V, बहुभाषी

---

CogVideoX: गहन विश्लेषण

आर्किटेक्चर

• विशेषज्ञ ट्रांसफॉर्मर 3D पूर्ण attention के साथ

• 5B और 10B पैरामीटर संस्करण

• दृश्य गुणवत्ता के लिए CogView3 इमेज एन्कोडर

Clore.ai पर परिनियोजन

from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
import torch

pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX-5b",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.to("cuda")
pipe.vae.enable_slicing()
pipe.vae.enable_tiling()

video = pipe(
    prompt="रात में एक शहर का टाइम-लैप्स, कारों की लाइट ट्रेल्स के साथ",
    num_videos_per_prompt=1,
    num_inference_steps=50,
    num_frames=49,
    guidance_scale=6,
    generator=torch.Generator(device="cuda").manual_seed(42),
).frames[0]

export_to_video(video, "cogvideo.mp4", fps=8)

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: सटीक टेक्स्ट-टू-वीडियो, कथा सामग्री, लंबी-फ़ॉर्म जनरेशन

---

Mochi 1: गहन विश्लेषण

आर्किटेक्चर

• AsymmDiT — असममित डिफ्यूजन ट्रांसफॉर्मर

• समयिक संगति और प्रवाही गति पर फोकस

• प्रशिक्षण कोड सहित पूरी तरह ओपन-सोर्स

Clore.ai पर परिनियोजन

pip install mochi-preview

python -c "
from mochi_preview.pipelines import DecoderModelFactory, DitModelFactory, MochiSingleGPUPipeline, T5ModelFactory
import tempfile
from pathlib import Path

pipeline = MochiSingleGPUPipeline(
    text_encoder_factory=T5ModelFactory(),
    dit_factory=DitModelFactory(model_path='./weights/mochi-dit.safetensors'),
    decoder_factory=DecoderModelFactory(model_path='./weights/mochi-vae.safetensors'),
    cpu_offload=True,
    decode_type='tiled_full',
)

video = pipeline(
    height=480, width=848,
    num_frames=163,
    num_inference_steps=64,
    sigma_schedule_type='linear_quadratic',
    cfg_schedule_type='linear',
    conditioning_args={'prompt': 'सूर्यास्त के समय समुद्री लहरों के बीच छलांग लगाता एक डॉल्फ़िन'},
)
"

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: प्रवाही गति, यथार्थवादी भौतिकी, शोध उपयोग-केस

---

LTX-Video: गहन विश्लेषण

आर्किटेक्चर

• 2B पैरामीटर DiT — छोटा, तेज़

• नेटिव लंबी वीडियो समर्थन (2 मिनट तक)

• रियल-टाइम या लगभग रियल-टाइम जनरेशन के लिए डिज़ाइन किया गया

Clore.ai पर परिनियोजन

from diffusers import LTXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video
import torch

pipe = LTXPipeline.from_pretrained(
    "Lightricks/LTX-Video",
    torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.to("cuda")

video = pipe(
    prompt="गर्मियों के बगीचे में एक फूल पर उतरती एक तितली",
    negative_prompt="सबसे खराब गुणवत्ता, असंगत गति, धुंधला",
    width=704,
    height=480,
    num_frames=161,
    decode_timestep=0.03,
    decode_noise_scale=0.025,
    num_inference_steps=50,
).frames[0]

export_to_video(video, "ltx_video.mp4", fps=24)

इसके लिए सर्वश्रेष्ठ: तेज़ जनरेशन, इंटरैक्टिव अनुप्रयोग, लंबे वीडियो, सीमित VRAM (8GB)

---

फ़ीचर तुलना

क्षमताओं का अवलोकन

विशेषता	Hunyuan	Wan2.1	CogVideoX	Mochi	LTX
टेक्स्ट-टू-वीडियो	✅	✅	✅	✅	✅
इमेज-टू-वीडियो	✅	✅	✅	❌	✅
वीडियो-से-वीडियो	❌	❌	✅	❌	✅
ControlNet	आंशिक	❌	✅	❌	❌
LoRA समर्थन	✅	✅	✅	❌	✅
ComfyUI नोड्स	✅	✅	✅	✅	✅
लंबी वीडियो (>10s)	❌	❌	आंशिक	❌	✅
चीनी प्रॉम्प्ट	✅	✅	✅	❌	❌

---

Clore.ai GPU अनुशंसाएँ

प्रत्येक मॉडल के लिए

मॉडल	न्यूनतम GPU	अनुशंसित	आदर्श
Hunyuan Video	RTX 3090 (24GB)	A6000 (48GB)	A100 (80GB)
Wan2.1 14B	RTX 3090 (24GB)	A6000 (48GB)	A100 (80GB)
Wan2.1 1.3B	RTX 3080 (10GB)	RTX 3090	RTX 4090
CogVideoX-5B	RTX 3090 (24GB)	A6000 (48GB)	A100
CogVideoX-2B	RTX 3080 (10GB)	RTX 3090	RTX 4090
Mochi 1	RTX 3090 (24GB)	A6000 (48GB)	A100
LTX-Video	RTX 3080 (10GB)	RTX 4080	RTX 4090

प्रति वीडियो लागत अनुमान

A100 80GB पर Hunyuan Video (720p, 5s) ([bare metal](https://clore.ai/bare-metal)) के लिए:
  समय: ~45 मिनट → लागत: ~$1.12 प्रति वीडियो

RTX 3090 ($0.07–0.21/घंटा) पर Wan2.1-1.3B (480p, 5s) के लिए:
  समय: ~3 मिनट → लागत: ~$0.025 प्रति वीडियो

RTX 4090 ($0.14–0.42/घंटा) पर LTX-Video (720p, 5s) के लिए:
  समय: ~3 मिनट → लागत: ~$0.030 प्रति वीडियो

---

किसका उपयोग कब करें

निर्णय मार्गदर्शिका

अधिकतम गुणवत्ता (कोई लागत सीमा नहीं)?
  → A100 पर Hunyuan Video

गुणवत्ता/लागत का सर्वोत्तम संतुलन?
  → A6000 पर Wan2.1 14B

सीमित VRAM (8-12GB)?
  → LTX-Video या Wan2.1 1.3B

तेज़ जनरेशन चाहिए?
  → LTX-Video

इमेज-से-वीडियो चाहिए?
  → Wan2.1 I2V या CogVideoX

लंबे वीडियो (>10s) चाहिए?
  → LTX-Video

शोध/फ़ाइन-ट्यूनिंग?
  → Mochi 1 (ओपन प्रशिक्षण कोड) या CogVideoX

ComfyUI वर्कफ़्लो?
  → सभी समर्थित हैं, Hunyuan/Wan के सबसे अच्छे नोड्स

---

उपयोगी लिंक

• Hunyuan Video GitHub

• HuggingFace पर Wan2.1

• CogVideoX GitHub

• Mochi 1 GitHub

• LTX-Video GitHub

• वीडियो जनरेशन लीडरबोर्ड

---

सारांश

मॉडल	कब उपयोग करें
Hunyuan Video	जब सर्वोत्तम गुणवत्ता सबसे महत्वपूर्ण हो, A100+ उपलब्ध हो
Wan2.1	गुणवत्ता और दक्षता का सर्वोत्तम संतुलन
CogVideoX	सटीक टेक्स्ट-टू-वीडियो, लंबी कथा
Mochi 1	प्रवाही गति, भौतिकी, ओपन रिसर्च
LTX-Video	गति, कम VRAM, लंबे वीडियो

ओपन-सोर्स वीडियो जनरेशन इकोसिस्टम तेज़ी से बदलता है। अधिकांश Clore.ai परिनियोजनों के लिए, Wan2.1 (बजट के लिए 1.3B, गुणवत्ता के लिए 14B) गुणवत्ता, गति और संसाधन दक्षता का सर्वोत्तम संयोजन प्रदान करता है।