أفضل 8 نماذج توليد فيديو مفتوحة المصدر في 2026

عائلة نماذج الفيديو المفتوحة من Alibaba، ويُنظر إليها على نطاق واسع كأفضل أوزان مفتوحة في الجودة والحركة.

Wan أول ما يلجأ إليه معظم من يستضيف النماذج بنفسه. أوزانه مفتوحة بترخيص مرن. وجودته في النص إلى فيديو والصورة إلى فيديو تقرّبه كثيرًا من النماذج المغلقة. وتصمد حركته أمام الأوصاف الصعبة. ويحيط به مجتمع كبير، فتجد عقد ComfyUI وLoRA ونسخًا مضبوطة بكثرة. أما النسخ الأثقل فتحتاج GPU قوية وذاكرة VRAM كبيرة. ويتطلب أفضل أداء ضبط أخذ العينات والإعدادات، وهو ما تخفيه الخدمة المستضافة.

نموذج مفتوح من Lightricks مصمم للسرعة، ويولّد بشكل شبه فوري على عتاد المستهلك.

صُمّم LTX Video للكفاءة. يولّد أسرع بكثير من معظم النماذج المفتوحة، ويعمل على بطاقات أقل قوة. لذلك يفضّله من يجرّب بسرعة، ومن لا يملك بطاقة بحجم مراكز البيانات. وتناسب سرعته المعاينات والمسودات والتجارب الكثيفة. المقابل أن الدقة الخام والحركة الأصعب تتأخران عن أثقل النماذج. لذا يُستخدم عادة للتكرار السريع، ثم يُستكمل العمل في نموذج آخر. وتبقيه الأوزان المفتوحة والمجتمع النشط في المتناول.

نموذج فيديو مفتوح كبير من Tencent، معروف بجودته السينمائية والتزامه الدقيق بالوصف.

HunyuanVideo من أكبر النماذج المفتوحة المتاحة، وهذا يظهر في مخرجاته. لقطات سينمائية مفصّلة والتزام جيد بالوصف، وقد تنافس العروض المغلقة مع الوصف المناسب. أوزانه مفتوحة وحوله منظومة متنامية من الإضافات، فهو خيار جاد للفرق القادرة على استضافته. لكن الحجم له ثمن. يحتاج ذاكرة VRAM وقدرة حوسبة كبيرتين، ويولّد أبطأ من النماذج الأخف، وإعداده أعقد من أداة جاهزة.

نموذج Genmo المفتوح، يُشاد بحركته الانسيابية عالية الدقة وترخيصه المرن.

اكتسب Mochi 1 اهتمامًا بفضل جودة الحركة. يقدّم حركة ناعمة قريبة من الواقع الفيزيائي، وهي بارزة بين النماذج المفتوحة. صدر بترخيص Apache المرن الذي يناسب الاستخدام التجاري. ولمن يهتم بكيفية تحرك اللقطة، هو اختيار قوي. يركّز على النص إلى فيديو، لذا تبدو الصورة إلى فيديو وبعض أدوات التحكم أخف من المنافسين. ويحتاج النموذج الكامل إلى عتاد قادر ليعمل بأعلى دقة وأطول مدة.

سلسلة نماذج مفتوحة سهلة الوصول، ببعض النسخ التي تعمل على بطاقات متواضعة نسبيًا.

CogVideoX مدخل عملي إلى توليد الفيديو المفتوح. يصدر بأحجام متعددة، منها نسخ خفيفة تعمل على بطاقات المستهلك. ويدعم النص إلى فيديو والصورة إلى فيديو بنتائج جيدة يمكن الاعتماد عليها. وتخفض الوثائق القوية وتكامل diffusers عتبة الإعداد. لا يتصدر مقاييس الجودة أمام أكبر النماذج، والأدق في التفاصيل والأطول في المدة يناسب غيره. لكن سهولة الوصول والموثوقية هما نقطة قوته.

نموذج الصورة إلى فيديو من Stability AI، وأحد أوائل الإصدارات المفتوحة واسعة الاعتماد.

ساهم Stable Video Diffusion في فتح هذه الفئة، وما زال مدمجًا في أغلب الأدوات المفتوحة. يحوّل صورة ثابتة إلى مقطع قصير، ويستفيد من منظومة Stable Diffusion الضخمة. لذلك تجد العقد والأدلة ودعم المجتمع في كل مكان. لكنه يظهر قدمه أمام نماذج 2026. المقاطع قصيرة، والتحكم محدود، والحركة أبسط من الإصدارات الأحدث. وما زال نقطة بداية معقولة ومدعومة لتعلّم أساسيات الصورة إلى فيديو ومسار العمل.

مشروع مفتوح بالكامل يعيد بناء مسار توليد على غرار Sora، وشفاف من البداية إلى النهاية.

يستهدف Open-Sora أهل البحث والتجريب. يفتح الأوزان ومعها مسار التدريب ووصفة البيانات، فتصبح المنظومة كلها شفافة وقابلة لإعادة الإنتاج. وهذا مفيد للفرق التي تريد فهم النموذج أو توسيعه، لا استدعاءه فقط. الانفتاح هو الغاية هنا. المقابل أن الجودة الجاهزة تتأخر عن النماذج المفتوحة الرائدة المصقولة. كما يتطلب ألفة بكود التدريب والبنية التحتية أكثر من إصدار جاهز للاستخدام.