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如何通过社区贡献提升Step-Video-T2V的特定场景生成能力？

2025-09-05

1.6 K

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
模型微调：使用提供的train.py脚本在专业领域数据上微调，提交Pull Request
插件开发：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。

本答案来源于文章《Step-Video-T2V：支持多语言输入和长视频生成的文生视频模型》

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