Luma Labs在一篇盘点文章中列出Stable Video Diffusion、腾讯HunyuanVideo、CogVideoX、Mochi 1、阿里Wan 2.1和LTX-Video等开源视频模型及其硬件与许可条件，并把自家托管平台Ray 3.2、Layers列为专业制作选项。
Luma Labs在其新闻页发布一篇盘点文章，介绍可用于AI视频生成的开源模型及配套制作工具。文章逐项列出Stable Video Diffusion、腾讯HunyuanVideo、CogVideoX、Mochi 1、阿里Wan 2.1和LTX-Video，并给出各自的参数规模、输出规格、许可与硬件条件。
文中的第一项是Luma自家的Ray 3.2与Layers。文章明确说明Luma是托管创意平台，而非可下载的开源模型，其工具通过Luma服务使用，支持集成时提供API访问。
文章列出的开源模型与规格
文章按模型逐项描述。Stable Video Diffusion来自Stability AI，支持图生视频，可在 8GB显存上运行，输出 576x1024竖版格式，并称其拥有大量社区教程与集成。
HunyuanVideo是腾讯的开源权重视频模型系列，采用扩散Transformer架构，从提示词生成视频，权重可下载，硬件需求、支持分辨率与许可随具体发布版本而定。
CogVideoX将文本与视觉信息放在统一空间处理，文章称这有助于提升对结构化提示的语义准确性；提供 2B和 5B参数版本，720p输出、最长 6 秒，2B版本采用Apache 2.0许可。
Mochi 1来自Genmo，为 100 亿参数开源权重模型，采用Apache 2.0许可，宣称支持单GPU官方训练，按精度不同需 20–60GB显存，文章称其在头发、织物和水体等次级运动上表现较强。
Wan 2.1由阿里巴巴Wan团队开发，包含文生视频与图生视频模型，有 1.3B和 14B参数版本，还支持在给定首尾帧之间生成过渡，采用Apache 2.0许可。
LTX-Video由Lightricks开发，基于潜在扩散，支持文生视频、图生视频、关键帧条件与前后向视频延展，有 2B和 13B版本及蒸馏加速版本；文章称原仓库已作为legacy版本维护，后续开发转入LTX模型系列。
硬件与许可的适用边界
文章给出的显存区间是概括性说法：部分小模型可在 8–12GB显存的消费级GPU上借助省显存优化运行，较大模型可能需要 24GB或更多。实际需求取决于模型、分辨率和生成设置。
许可方面，文章提醒Apache 2.0通常在满足条款的前提下允许商用、修改和分发；CogVideoX的 2B与 5B版本条款不同，LTX-Video多个发布的权重与许可各异，HunyuanVideo的许可随版本而定。文章建议在商用部署前核对具体模型版本的许可。
关于开源与托管的区别，文章的说法是：开源模型提供不同程度权重访问、定制和独立部署；托管平台以服务方式提供生成能力并整合制作工具，无需本地部署。
- 显存：小模型 8–12GB可运行（需优化），大模型可能需要 24GB以上；Mochi 1为 20–60GB（按精度）
- 许可：CogVideoX 2B、Mochi 1、Wan 2.1标注Apache 2.0；CogVideoX 5B、LTX-Video、HunyuanVideo需逐版本核对
- 参数：CogVideoX 2B/5B；Mochi 1 10B；Wan 2.1 1.3B/14B；LTX-Video 2B/13B
Luma对制作环节的主张
文章认为生成一段视频只是制作的一步，后续还包括审片、修改、保持视觉一致和按不同格式交付。文章列出四项需求：跨镜头保持机位、主体外观与动作节奏一致；在保留已批准元素的前提下做定向修改；匹配HDR、色彩处理与导出格式；管理主片、短片、产品图和本地化版本等多份交付物。
基于这些需求，文章介绍Luma Ray 3.2支持多关键帧控制、HDR工作流与EXR导出，Layers支持在保留已批准构图的情况下修改图像局部，Luma Agents用于在修改和交付过程中保持创意上下文。以上均为Luma对其产品的描述，文章未提供效果对比数据。