MiniMax Hailuo 02视频模型｜创作者的「天花板级」新宠

最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布 · 240 阅读

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#学习 #人工智能 #科技 #ai #视频 #图像处理

MiniMax Hailuo 02视频模型｜创作者的「天花板

01.1080P原生视频直出：

演示视频中体操运动员腾空翻转、杂技演员空中抛接球等高难度动作流畅自然，细节表情真实，时空一致性满分！

支持768p-6s/10s、1080p-6s三种版本，满足不同创作需求，价格比Runway、可灵等国际大模型更亲民！

02.极限复杂场景掌控：

全球首个能处理「体操、杂技」等高难度动作的视频模型，物理逻辑与动态建模能力碾压同级！

采用创新架构 Noise-aware Compute Redistribution (NCR) ，训练效率提升2.5倍，参数量达上代3倍，成本却更低！

03.国际榜单第二名：

在 Artificial Analysis Video Arena 中力压Google Veo 3、快手可灵等头部模型，指令遵循能力SOTA！

该模型海螺Web平台已上线，免费点数可以去体验！

💬 互动话题：

你最想用Hailuo 02拍什么类型的视频？评论区聊聊你的创意！

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【大模型】DeepSeek+蓝耕MaaS平台+海螺AI生成高质量视频实战详解

congge

04-06

6560

DeepSeek + 蓝耕MaaS平台 + 海螺AI生成高质量视频操作详解

Hailuo 02：MiniMax最新推出的AI视频生成模型

qq_27346503的博客

09-19

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Hailuo 02（海螺 02）是上海人工智能企业 MiniMax（稀宇科技）在 2025 年 6 月 18 日推出的新一代 AI 视频生成模型，被誉为 "全球首个能生成体操等高度复杂场景的视频大模型"。它不仅能根据文字描述生成 1080P 高清视频，还能处理极端复杂的物理场景，让普通人也能轻松制作专业级视频内容，真正实现了 "人人都是导演" 的梦想。，用于快速生成高质量的短视频内容。作为 2025 年 AI 视频生成领域的明星产品，Hailuo 02 以其出色的性能和亲民的价格赢得了广泛关注。

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PPIO上线MiniMax-Hailuo-02：全球排名第二的视频模型

06-18

518

注册并登录后，在 API 模型广场就可以看到 MiniMax-Hailuo-02 模型了。MiniMax-Hailuo-02 有文生视频与图生视频两种方式，打开下图中按钮为图生视频模式，关闭按钮为文生视频模式。到文档—模型服务 API 手册获取 MiniMax-Hailuo-02 的 URL：https://api.ppinfra.com/v3/async/minimax-hailuo-02。注册并登录 PPIO，然后打开 API 密钥管理页面，点击【创建】按钮，输入自定义密钥名称，生成 API 密钥。

MiniMax 重磅发布的视频生成模型 video-01 到底表现如何？｜TodayAI

TodayAI

09-03

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两天前，国内 AI 独角兽MiniMax重磅发布的视频生成模型video-01，因其能够生成超逼真的人类视频，特别是在手部动作的精准模拟方面表现卓越，迅速引起了业界的广泛关注。这款 AI 工具的问世标志着生成式 AI 领域的又一次重要突破。但它到底表现如何呢？

国产视频大模型霸榜！MiniMax 发布 Hailuo 02，性能超谷歌 Veo3，特效炸裂

AI科技大本营

06-18

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在 OpenAI 的 Sora、Google 的 Lumiere/Veo、国内生数科技的 Vidu、字节即梦（Seedance）等模型之后，MiniMax 的 Hailuo 02 也正式加入这场全球视频生成模型的激烈竞赛。2025 全球产品经理大会将汇聚互联网大厂、AI 创业公司、ToB/ToC 实战一线的产品人，围绕产品设计、用户体验、增长运营、智能落地等核心议题，展开 12 大专题分享，洞察趋势、拆解路径、对话未来。02，可创建 10 秒一镜到底的 1080P 视频。

【ESP32接入国产大模型之MiniMax】

vor234的博客

03-16

8410

🥳🥳🥳现在，我们在本教程中，您学习了如何使用ESP32接入语言大模型之MiniMax。🛹🛹🛹从而实现对外部世界进行感知，充分认识这个有机与无机的环境，后期会持续分享esp32跑freertos实用案列🥳🥳🥳科学地合理地进行创作和发挥效益，然后为人类社会发展贡献一点微薄之力。🤣🤣🤣如果你有任何问题，可以通过下面的二维码加入鹏鹏小分队，期待与你思维的碰撞😘😘😘。

Hailuo MiniMax重磅回归：Higgsfield平台无限免费生成1080p视频！

F15348422570的博客

08-19

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HailuoMiniMax02模型重磅回归，推出"画转视频"功能与1080p超清画质，8月19日起向Higgsfield平台所有Pro用户免费开放一周。该功能可将静态图像自动转换为动态视频，兼容主流创作工具。此次免费策略旨在降低创作门槛，已获创作者社区热烈反响，被视为AI视频创作领域的重大突破。Higgsfield通过整合多款AI模型，正加速构建全流程AI创作生态。

深入探讨Hailuo AI：基于MoE、Dense和Diffusion模型的AI视频生成技术解析

不忘初心

09-22

2999

了解Hailuo AI如何通过Mixture of Experts (MoE)模型快速生成高质量视频，与其他主流AI视频生成工具对比，并分析其核心技术原理，包括Dense模型与Diffusion模型的优缺点。探索Hailuo AI在视频制作中的优势和独特功能。

国产视频大模型登顶全球！MiniMax Hailuo 02特效震撼超越谷歌Veo3

打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客

06-18

1166

国产AI技术实现历史性突破！MiniMax最新发布的Hailuo 02视频大模型以1080P全高清、10秒超长动态捕捉能力，在AAVA国际榜单力压谷歌Veo3等国际巨头，位列全球第二。该模型突破性地实现墙体碎裂、人体倒地等复杂物理特效的精准建模，标志着我国视频生成技术已形成与国际顶尖水平同台竞技的实力。中国厂商包揽榜单前五名四席，AI视频革命正在东方崛起。

abab 模型进展｜MiniMax 发布万亿 MoE 模型abab 6.5

MiniMaxi的博客

04-19

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2024 年4月17日，MiniMax 开始推出abab6.5系列模型。

MiniMax发布最新音乐模型Music 2.0，帮你玩转歌曲创作

Ashtar_katay的博客

10-31

984

Music2.0模型是MiniMax团队推出的AI音乐生成工具，支持通过文本提示创作包含人声、旋律和编曲的完整音乐片段（最长5分钟）。该模型在人声情感表达（支持多种演唱风格）、旋律结构设计（自动规划主副歌）和音质处理（44100Hz采样率）方面表现突出。提供网页版和API两种使用方式，适合音乐爱好者快速创作demo或开发者集成到项目中。测试显示其在流行、爵士等风格上效果良好，可作为创作灵感来源，但复杂节奏仍需人工微调。该工具显著降低了音乐创作门槛，为中文AI音乐生态提供了实用解决方案。

《AI大模型》--私有文档AI智能对话工具，基于国内AI语言大模型MiniMax版本.zip

03-22

人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ 人工智能学习总结成果，希望可以帮到大家，有疑问欢迎随时沟通~ ...

基于学习的人工智能（1）为什么学习？

致力于大数据+AI 的应用创新。

11-24

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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。

学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现

2502_91790308的博客

11-23

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哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。

人工智能在教育领域的应用：开启个性化学习新篇章

2501_94058529的博客

11-21

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传统的教学方式开始逐渐无法满足个体化学习的需求，而AI技术则为教育提供了新的解决方案，帮助教师和学生实现更加高效、个性化的教学体验。在传统的课堂教学中，教师通常采用一种“标准化”的教学方法，尽管可以满足大多数学生的需求，但却忽视了学生的个性化差异。每个学生的学习进度、兴趣爱好、认知水平和学习方式各不相同，而人工智能技术能够通过对学生数据的分析，为每个学生量身定制个性化的学习路径和内容。AI在其中的作用是，通过智能算法分析学生的学习行为，实时调整学习内容和情境，确保学习过程的高效性和互动性。

DeepSeek少样本学习

2509_93939072的博客

11-25

225

二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。

谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？

恋猫de小郭的博客

11-25

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从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。

微服务框架选型学习笔记

最新发布

TracyCoder的博客

11-25

Java微服务框架的核心选择集中在Spring Cloud（含Alibaba）和Dubbo两大体系：前者胜在“全栈治理”，后者胜在“高性能RPC”；而Quarkus、Micronaut则是云原生场景下的新兴选择。实际选型时，优先考虑团队技术栈、业务对性能的要求、部署环境（传统服务器/云原生），避免盲目追求“新技术”。

java进阶--多线程学习

2509_94007210的博客

11-23

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并行(parallel)：指在同一时刻，有多条指令在多个处理器上同时执行。就好像两个人各拿一把铁锨在挖坑，一小时后，每人一个大坑。所以无论从微观还是从宏观来看，二者都是一起执行的。来个比喻：并发是一个人同时吃三个馒头，而并行是三个人同时吃三个馒头。并行是指多个处理器或者是多核的处理器同时处理多个不同的任务。并发是逻辑上的同时发生，而并行是物理上的同时发生。并发是指一个处理器同时处理多个任务。

api如何调用minimax speed 02模型

07-23

在调用特定模型的API（如 `minimax speed 02` 模型）时，通常需要遵循以下步骤：认证、构造请求体、发送请求并处理响应。以下是一个通用的流程以及示例代码，假设该模型提供了一个 HTTP 接口用于调用[^1]： ### 构建请求通常，调用模型 API 需要提供以下信息： - **认证信息**（如 API Key） - **模型标识**（例如 `minimax speed 02`） - **输入数据**（如当前棋盘状态、玩家动作等） - **参数配置**（如搜索深度、是否启用剪枝等） ### 示例 Python 调用代码 ```python import requests import json # 替换为实际的 API 地址和 API Key api_url = "https://api.example.com/models" api_key = "your_api_key_here" model_name = "minimax speed 02" # 构建请求头 headers = { "Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json" } # 构建请求体 payload = { "model": model_name, "input": { "board": [ [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 1, 0], [0, 2, 1, 2, 0], [0, 1, 2, 1, 0], [0, 0, 0, 0, 0] ], # 示例棋盘状态（0: 空, 1: 玩家1, 2: 玩家2） "current_player": 1, "depth": 4 } } # 发送 POST 请求 response = requests.post(api_url, headers=headers, data=json.dumps(payload)) # 处理响应 if response.status_code == 200: result = response.json() print("Best move:", result["best_move"]) else: print("Error:", response.status_code, response.text) ``` ### 响应示例 ```json { "best_move": { "row": 2, "col": 2 }, "evaluation": 1.5 } ``` ### 注意事项 - 确保 API Key 已正确配置并具有调用权限。 - 检查模型是否支持 `minimax speed 02`，以及输入格式是否符合文档要求。 - 如果模型部署在本地或其他云平台（如 AWS、Google Cloud、阿里云等），需调整 `api_url` 为实际地址。 - 如果模型支持异步调用，可使用 `webhooks` 或 `polling` 获取结果。