> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.clore.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-hi/comparisons/video-gen-comparison.md).

# वीडियो जनरेशन तुलना

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

{% hint style="info" %}
**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।
{% endhint %}

***

## 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)

{% hint style="info" %}
गुणवत्ता व्यक्तिपरक होती है। ये स्कोर VBench और EvalCrafter बेंचमार्क से सामुदायिक सहमति को दर्शाते हैं।
{% endhint %}

| 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        |

{% hint style="warning" %}
**समय अनुमानित हैं** और sampler steps (20-50), guidance scale, और hardware के साथ बदलते हैं। प्रीव्यू के लिए कम steps का उपयोग करें।
{% endhint %}

### 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

```python
# 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

```python
# 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

```bash
# 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

```bash
# 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

```python
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

```python
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

```python
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

```bash
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

```python
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](https://github.com/Tencent/HunyuanVideo)
* [HuggingFace पर Wan2.1](https://huggingface.co/Wan-AI)
* [CogVideoX GitHub](https://github.com/THUDM/CogVideo)
* [Mochi 1 GitHub](https://github.com/genmoai/mochi)
* [LTX-Video GitHub](https://github.com/Lightricks/LTX-Video)
* [वीडियो जनरेशन लीडरबोर्ड](https://huggingface.co/spaces/ArtificialAnalysis/video-generation-arena-leaderboard)

***

## 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।


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-hi/comparisons/video-gen-comparison.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.