Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版，含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
新上架
概览
根据文字提示词，或参考图加文字生成视频，每项任务用一个单独的 11.7B 模型。适合想做短视频的创作者和营销团队。
Vimoo-1.0 是一款工具包，属于营销类，由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版，最近更新于 。在本页下载，是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
速览
- 你需要
- 带 pip 的 Python
- 一块能放下约 23.4 GB BF16 权重的 GPU
- 如果用 ComfyUI 或 Apple Silicon，需要卡片指向的单独仓库和权重
- 用在
- Python 里的 Diffusers
- ComfyUI，使用 ComfyUI-Vimoo 仓库里的工作流
- 通过 MLX 版本使用 Apple Silicon Mac
- Vimoo 在线 API，无需本地安装
- 先运行
pip install -U huggingface_hub hf download Vimoo-AI/Vimoo-1.0
关于
它是什么
Vimoo-1.0 根据文字提示词，或参考图加文字生成视频，每项任务使用一个约 11.7B 参数的独立模型。它是 Vimoo 1.0 系列中质量最好的一个。这个系列还提供在线 API，以及 ComfyUI 和 Apple Silicon MLX 版本。
适合谁
想根据文字描述或静态图片做短视频的视频创作者、营销人员和设计师。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 营销 | 品牌团队 | 用产品图片做产品展示视频 | 用几张产品图做成的竖版宣传片段 |
| 影视和媒体 | 讲故事的人 | 把场景描述变成短片段 | 一个带运镜的场景，5 秒 720P 片段 |
| 设计 | 动效设计师 | 用文字指导为参考图加上动画 | 加上情绪和运镜，让静态图动起来 |
如果你没有约 23.4 GB 空间的 GPU，可以改用在线 API。
用在哪里
- Python 里的 Diffusers
- ComfyUI，使用 ComfyUI-Vimoo 仓库里的工作流
- 通过 MLX 版本使用 Apple Silicon Mac
- Vimoo 在线 API，无需本地安装
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 文生视频 | 创作者 | 根据你的描述得到 5 秒 720P 片段 |
| 图生视频 | 设计师 | 保持参考图外观和主体的片段 |
| 电商视频 | 网店卖家 | 用 1 到 9 张图做成 20 秒 9:16 720P 的产品视频 |
如何设置
- 带 pip 的 Python
- 一块能放下约 23.4 GB BF16 权重的 GPU
- 如果用 ComfyUI 或 Apple Silicon，需要卡片指向的单独仓库和权重
- 安装 Hugging Face hub 包。
- 下载模型文件。
- 按模型卡片的 Quick Start 部分搭建 Diffusers 管线。
pip install -U huggingface_hub hf download Vimoo-AI/Vimoo-1.0
如何使用
写一段提示词，描述场景、运镜和情绪。做图生视频时，再加一张参考图。卡片建议把提示词交给 Vimoo-PE 处理，或参照它的提示词指南，因为提示词的质量会影响结果。
| Tool | What it does |
|---|---|
| Vimoo-PE | 把你的指令整理成生成器容易处理的形式 |
| Vimoo-Base | 生成 720p 视频 |
| Vimoo-Enhancer | 把 720p 视频重新生成为 1080p |
示例
你描述一个带缓慢运镜、氛围平静的场景，请它生成 5 秒片段。你会得到这个场景的 720P 视频。
新手与专家
如果你是新手，先试在线 API 或 ComfyUI 工作流，两者都不用搭 Python 环境。先用一段简短的提示词，只写一个场景。
完整系统分三个阶段。提示词模块把请求结构化，基础模型生成 720p 视频，可选的增强模型再把它重新生成为 1080p，并修复细节和动作上的缺陷。代价是增强模型需要额外算力，API 把它当作可选项。
- 你的提示词或参考图
- Vimoo-PE 把请求结构化
- Vimoo-Base 生成 720p 视频
- Vimoo-Enhancer 可提升到 1080p
注意事项
- 每项任务都有自己的模型，文生视频和图生视频各一个
- 电商版本接受 1 到 9 张图，可附带标题和卖点
- License: Apache 2.0
- Cost to run: 本地运行需要大显存 GPU，在线 API 是 Vimoo 的独立服务，卡片没有写价格
- Data it reaches: 你的提示词和图片，使用 API 时会发送给 Vimoo
- Not for: 长片段，因为列出的版本生成 5 秒，电商版为 20 秒
README 和文件
Vimoo-1.0
根据文字提示词，或参考图加文字生成视频，每项任务用一个单独的 11.7B 模型。适合想做短视频的创作者和营销团队。
由 Vimoo-AI 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
简介
它是什么：Vimoo-1.0 根据文字提示词，或参考图加文字生成视频，每项任务使用一个约 11.7B 参数的独立模型。它是 Vimoo 1.0 系列中质量最好的一个。这个系列还提供在线 API，以及 ComfyUI 和 Apple Silicon MLX 版本。
适合谁：想根据文字描述或静态图片做短视频的视频创作者、营销人员和设计师。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
营销 | 品牌团队 | 用产品图片做产品展示视频 | 用几张产品图做成的竖版宣传片段
影视和媒体 | 讲故事的人 | 把场景描述变成短片段 | 一个带运镜的场景，5 秒 720P 片段
设计 | 动效设计师 | 用文字指导为参考图加上动画 | 加上情绪和运镜，让静态图动起来如果你没有约 23.4 GB 空间的 GPU，可以改用在线 API。
用在哪里：
- Python 里的 Diffusers
- ComfyUI，使用 ComfyUI-Vimoo 仓库里的工作流
- 通过 MLX 版本使用 Apple Silicon Mac
- Vimoo 在线 API，无需本地安装
Use case | Who | What they get back
文生视频 | 创作者 | 根据你的描述得到 5 秒 720P 片段
图生视频 | 设计师 | 保持参考图外观和主体的片段
电商视频 | 网店卖家 | 用 1 到 9 张图做成 20 秒 9:16 720P 的产品视频如何设置：
- 带 pip 的 Python
- 一块能放下约 23.4 GB BF16 权重的 GPU
- 如果用 ComfyUI 或 Apple Silicon，需要卡片指向的单独仓库和权重
- 安装 Hugging Face hub 包。
- 下载模型文件。
- 按模型卡片的 Quick Start 部分搭建 Diffusers 管线。
pip install -U huggingface_hub
hf download Vimoo-AI/Vimoo-1.0如何使用：写一段提示词，描述场景、运镜和情绪。做图生视频时，再加一张参考图。卡片建议把提示词交给 Vimoo-PE 处理，或参照它的提示词指南，因为提示词的质量会影响结果。
Tool | What it does
Vimoo-PE | 把你的指令整理成生成器容易处理的形式
Vimoo-Base | 生成 720p 视频
Vimoo-Enhancer | 把 720p 视频重新生成为 1080p示例：你描述一个带缓慢运镜、氛围平静的场景，请它生成 5 秒片段。你会得到这个场景的 720P 视频。
新手与专家：如果你是新手，先试在线 API 或 ComfyUI 工作流，两者都不用搭 Python 环境。先用一段简短的提示词，只写一个场景。
完整系统分三个阶段。提示词模块把请求结构化，基础模型生成 720p 视频，可选的增强模型再把它重新生成为 1080p，并修复细节和动作上的缺陷。代价是增强模型需要额外算力，API 把它当作可选项。
你的提示词或参考图
Vimoo-PE 把请求结构化
Vimoo-Base 生成 720p 视频
Vimoo-Enhancer 可提升到 1080p注意事项：
- 每项任务都有自己的模型，文生视频和图生视频各一个
- 电商版本接受 1 到 9 张图，可附带标题和卖点
- License: Apache 2.0
- Cost to run: 本地运行需要大显存 GPU，在线 API 是 Vimoo 的独立服务，卡片没有写价格
- Data it reaches: 你的提示词和图片，使用 API 时会发送给 Vimoo
- Not for: 长片段，因为列出的版本生成 5 秒，电商版为 20 秒
Title: Clip length by variant
Vimoo-1.0: 5 秒
Vimoo-1.0-Ecom: 20 秒
Vimoo-1.0-Lite: 5 秒Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）
- 任务：text to video
- 框架：diffusers
- 参数量：11.7B
- Weights: about 23.4 GB in BF16; about 5.8 GB at 4-bit (estimate)
- Formats: Safetensors
- 最近 30 天下载：57
- 点赞：18
- 许可证：apache-2.0
- Quantized versions: 1
- 标签：diffusers, safetensors, vimoo, image-to-video, text-to-video
链接
- 模型：https://huggingface.co/Vimoo-AI/Vimoo-1.0
- 文件：https://huggingface.co/Vimoo-AI/Vimoo-1.0/tree/main
获取模型
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：
pip install -U huggingface_hub
hf download Vimoo-AI/Vimoo-1.0然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 5 KB
更新内容
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评价
大家怎么说
Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论，来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的，也未经核实，点开即可在原帖处阅读。
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