Waver 1.0

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工具介绍:Waver 1.0是 FoundationVision 推出的下一代通用视频生成基础模型,基于 Rectified Flow Transformer 架构,统一支持文本生成视频(T2V)、图像生成视频(I2V)与文本生成图像(T2I)。最高可生成 1080p 高分辨率视频,分辨率、宽高比与时长(2–10 秒)灵活可调;在 T2V 与 I2...

收录时间:
2025-08-31

Waver 1.0简介

Waver 1.0是什么?

Waver 1.0是 FoundationVision 推出的下一代通用视频生成基础模型,基于 Rectified Flow Transformer 架构,统一支持文本生成视频(T2V)、图像生成视频(I2V)与文本生成图像(T2I)。最高可生成 1080p 高分辨率视频,分辨率、宽高比与时长(2–10 秒)灵活可调;在 T2V 与 I2V 榜单均跻身前三,画质、运动幅度与时间一致性媲美商用方案。支持可控风格与质量、APG 伪影优化及 Cascade Refiner 高效升采样,适用于影视创意、游戏动画、教育科研等多场景。

Waver 1.0

核心特点

  • 一体化多模态生成:同一模型支持 T2V、I2V、T2I 三种任务,无需切换模型。
  • 高分辨率与灵活时长:最高支持 1080p 视频生成,分辨率、宽高比、视频时长(2–10 秒)可自由设定。
  • SOTA 性能:在 T2V 和 I2V 榜单均进入前三,画质、运动幅度、时间一致性均优于多数开源模型,媲美甚至超越商用方案。
  • 卓越运动建模:擅长生成复杂、大幅度的运动场景(如体育、舞蹈、机械运动等)。
  • 可控风格与质量:通过 Prompt Tagging 控制视频风格(写实、动画、像素风等)与质量。
  • 推理优化:引入 APG 技术减少伪影、提升真实感,采用级联精修器(Cascade Refiner)实现高效 1080p 升采样。

技术原理

Waver 1.0 通过 Rectified Flow Transformer + Wan‑VAE 压缩 + Prompt Tagging + Cascade Refiner + APG 优化,在一个统一模型中实现了高质量、多风格、可控的文本/图像到视频生成,并在运动建模上达到 SOTA 水平。

应用场景

  • 影视与广告创意:快速生成分镜、广告短片、动画片段
  • 游戏与虚拟世界:制作游戏过场动画、环境演示
  • 教育与科研:可视化复杂运动、实验过程或历史场景
  • 社交与内容创作:生成短视频、故事片段、视觉特效

项目地址

项目官网:http://www.waver.video/
Github仓库:https://github.com/FoundationVision/Waver
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2508.15761

数据评估

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关于Waver 1.0特别声明

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