社区协作增强方案
作为开源项目，Step-Video-T2V特别鼓励社区贡献来扩展其场景适应能力：
- 数据集贡献：上传标注好的特定领域视频片段（医疗/教育/工业等），需符合16×16压缩格式
- Feinabstimmung der Modelle：使用提供的train.py脚本在专业领域数据上微调，提交Pull Request
- Plug-in-Entwicklung：为Blender/UE等三维软件开发导出适配插件
具体参与路径：
- Fork项目后创建特性分支（命名规范：feat/场景名）
- 遵循CONTRIBUTING.md的代码规范
- 提交前使用提供的test_benchmark.py验证性能影响
优秀贡献将获得：
- 纳入官方模型分支
- 获得阶跃星辰的算力支持
- 优先体验新特性资格
当前急需优化的场景包括：显微摄影、古风动画、体育赛事等专业领域。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelStep-Video-T2V: Ein Vincennes-Videomodell, das mehrsprachige Eingaben und die Erzeugung langer Videos unterstütztDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何通过社区贡献提升Step-Video-T2V的特定场景生成能力？
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