Capybara模型使用入口，一款单一架构、全功能整合的全能型AI系统

Capybara是一款单一架构、全功能整合的全能型AI系统，它以先进扩散模型与Transformer架构为核心底座，将文本到图像/视频生成、指令式精细编辑、上下文条件生成及关键帧传播等多元能力深度融合，打破传统AI任务需多模型、多接口切换的壁垒——无论是从零启动的创意生成，还是对现有素材的精细化修改，仅需一个模型、一套接口，即可无缝完成全流程操作，兼顾高效性与便捷性。

Capybara全覆盖任务矩阵：

1、基础生成：

输入自然语言描述，无需复杂参数配置，即可直接生成高保真、细节饱满的静态图片，或画面连贯、动作流畅的动态视频，快速落地基础创意需求。

2、上下文条件生成：

主体一致性生成（S2I/S2V）：上传单张主体素材（如宠物照片），模型可精准锁定主体身份，生成该主体在不同场景、不同姿态下的全新图片或视频，避免主体失真、身份混淆。

结构化控制生成（C2I/C2V）：支持草图、人体姿态图、深度图等多种格式作为控制条件，精准把控画面构图、姿态角度与空间层次，实现创意与精准度的双重兼顾。

图生视频（I2V）：基于单张起始静态帧，自动捕捉画面核心元素与潜在动作逻辑，演绎出自然连贯、过渡平滑的后续视频片段，无需手动设计每帧动作。

3、指令式编辑：

仅需输入简单自然语言指令（如“把白天场景改为夜晚”“给汽车换成红色”），模型即可精准识别需修改的指定区域，完成针对性调整；同时自动保护画面中人物身份、背景结构等非修改元素，避免出现画面违和、细节破损，实现“指哪改哪”的精细编辑。

4、上下文编辑与传播：

风格迁移：导入参考图片，模型可精准提取其风格特征（色调、笔触、质感等），并将该风格完整迁移至目标素材，快速实现画面风格重塑，保持内容主体不变。

关键帧传播（视频编辑核心优势）：作为长视频编辑的“杀手锏”功能，只需手动编辑少数关键帧（如修改某帧的色彩、添加元素），模型即可自动识别修改逻辑，将其平滑、均匀地应用到整段视频的所有帧中，彻底解决长视频编辑中“修改繁琐、帧间不一致”的行业痛点。

Capybara相关网址：

1、GitHub：https://github.com/xgen-universe/Capybara

2、Hugging Face模型：https://huggingface.co/xgen-universe/Capybara

3、Demo：https://inappetent-acrophonically-alison.ngrok-free.dev

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