1. AtomoVideo介绍:阿里技术团队推出的文本+图片生成高保真视频模型，通过简单的文本提示和高清图片即可生成逼真高清视频。

2.  技术创新:AtomoVideo融合多粒度图片注入和时间建模，利用VAE编码器和CLIP编码器提高细节信息和文本语义的一致性，同时在时间维度上进行创新以学习时序动态模式。

3. 评测数据:经深度比较，AtomoVideo在动作连贯性、图片一致性、时序一致性、运动强度等多个评估维度上超越开源模型VideoCrafter、I2VGEN-XL、SVD，媲美商业模型Gen-2和Pika。

AtomoVideo利用先进的时空建模技术和深度学习算法，确保生成的视频画面在细节与风格上与原始输入图像达到惊人的一致性，无论是色彩、纹理还是光照效果，都能精确捕捉并自然过渡。

为了保证生成视频的动态连贯性，AtomoVideo通过优化的运动预测机制，确保视频中的动作流畅自然，杜绝了不连贯的跳跃现象，使得每一帧之间的转换都如同行云流水般顺畅。

该框架还创新地采用迭代预测方法，能够准确地预测并生成连续的视频帧，从而支持长达数秒甚至分钟级别的长视频序列生成，为用户带来更为丰富和深入的视觉体验。

AtomoVideo的一大亮点还在于其对市场上多种主流文生图模型的兼容能力，这意味着开发者和研究人员无需重新训练整个系统，即可将已有的T2I模型直接整合至该框架中，大大提升了应用的灵活性和便捷性。

当前AtomoVideo的完整代码尚未在官方GitHub账户上公开，但团队已经对外发布详尽的技术论文和极具说服力的演示视频，展示了这一框架在图像到视频生成任务上的卓越性能。