6.2.0 — Versionshinweise
Versionshistorie von Agnes Video Generator: neue Funktionen, Verbesserungen und Fehlerbehebungen pro Version.
Neues Modell verfügbar: Agnes Video 2.5 Flash zeitlich begrenzt kostenlos
Agnes Video Generator unterstützt jetzt vollständig die neueste Modellgeneration: Video 2.5 Flash ist zeitlich begrenzt kostenlos (720P), bietet Text-zu-Video-, Erste/Letzte-Bild- und Bildreferenz-Modus, 4–12 s Dauer und sechs Seitenverhältnisse — direkt in der App umschaltbar.
Was ist neu
Funktionen & Verbesserungen
- Unterstützung für Agnes Video 2.5 & 2.5 Flash — die neuesten Videogenerierungsmodelle werden nun vollständig unterstützt. Video 2.5 Flash ist zeitlich begrenzt kostenlos (720P,
$0/Sek.), während Video 2.5 kostenpflichtige Qualitätsstufen (720P / 960P / 2K) bietet. Beide bieten neue Generierungsmodi (Text / erstes & letztes Bild / Bildreferenz), 4–12 s Dauer und seitenverhältnisbasierte Ausgabe (21:9 / 16:9 / 4:3 / 1:1 / 3:4 / 9:16). - Videomodell-Auswahl mit Fähigkeitsvergleich — die Auswahl des Videomodells ist jetzt im Einstellungsbereich und im Formular „Einfaches Video“ verfügbar. Vor der Bestätigung sehen Sie einen detaillierten Vergleich aller drei Modelle (Preis, Generierungsmodi, Dauer, Auflösung, Unterstützung negativer Prompts, Limit für Referenzbilder und Referenzvideo-Unterstützung).
- Modellabhängige Formularoptionen (Einfaches Video) — das Formular passt sich dem gewählten Modell an: Generierungsmodi, Dauer-Voreinstellungen (v2.0: 5–20 s; 2.5er-Serie: 4–12 s), Auflösungssteuerung (Pixel-Presets vs. Seitenverhältnis + Qualitätsstufe mit Anzeige der tatsächlichen Ausgabepixel, z. B.
9:16 · 720×1280) und die Sichtbarkeit des negativen Prompts — alles gesteuert von den Fähigkeiten des gewählten Modells.
Fehlerbehebungen
- Fix: Quadratische Ausgabe im keyframe-Modus der 2.5er-Serie — der
keyframe-Modus von 2.5 / 2.5-Flash lieferte unabhängig vonaspect_ratiostets ein festes 704×704-Quadrat, wodurch Hoch-/Querformat-Aufnahmen verzerrt wurden (Personen wirkten breiter). Mehrbild-Einreichungen weichen nun automatisch auf denreference-Modus aus, sodass die Ausgabe dem gewünschten Verhältnis folgt (z. B. 768×1152 Eingabe → 704×960 Hochformat). - F3-Auflösungsvalidierung im Regressions-Checker — die Regressionstests validieren Ausgaben der 2.5er-Serie jetzt anhand des Seitenverhältnisses statt absoluter Pixel, sodass 720P-Ausgaben (704×960) nicht mehr fälschlich als Fehler gemeldet werden.
Über Agnes Video Generator
Ein komplett kostenloser Open-Source-KI-Videogenerator: Text wird zu mehrszenigen KI-Videos mit Erzählstimme und Untertiteln.
- Kostenlos und Open Source – ohne Zahlung, ohne leistungsstarke GPU
- Text-zu-Video, Bild-zu-Video, digitaler Moderator und Bildgenerierung
- Basiert auf kostenlosen Agnes-KI-Modellen, Videos werden komplett in der Cloud erzeugt
- Läuft per Web-UI, Docker oder npm, unterstützt Self-Hosting
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Text-zu-Video-API — Kostenlose KI-Videogenerierungs-API, keine GPU | Agnes Video
Programmatischer Aufruf des kostenlosen Videomodells von Agnes AI: Text in Video, Bild in Video, Erzählgenerierung usw. vollständige Abdeckung der REST-API, einschließlich Anforderungsparameter, Bearer-Authentifizierung, Aufgabenstatusabfrage und vollständigen Codebeispielen (Python/cURL/HTTP). Entwicklerfreundlich, ohne Kosten und ohne Hochleistungs-Grafikkarte zum Zugriff.
Warum Sie dem vertrauen können
Dieser Artikel wurde von Praktikern an vorderster Front geschrieben. Beim Schreiben wurden Quellen aus erster Hand wie arXiv-Papiere, technische Berichte der Hersteller und der Stanford AI Index überprüft. Er basierte nicht auf Schlussfolgerungen aus subjektiven Eindrücken.
SandGrid@lcy362
Autor von Agnes Video Generator · Full-Stack-Entwickler
Unabhängiger Entwickler und Autor von Agnes Video Generator, einem Open-Source-Tool zur KI-Videogeneration. Das Projekt basiert auf dem völlig kostenlosen Videomodell von Agnes AI und dem Open-Source-MIT-Protokoll. Es hat mehr als 1.000 Schöpfern dabei geholfen, KI-Videos ohne Kosten zu erstellen. Ich achte seit langem auf die Konstruktion und Popularisierung von Modellen zur Videogenerierung, und der Inhalt des Artikels stammt aus der Praxis an vorderster Front und der Forschung aus erster Hand.
Auf GitHub ansehenZuletzt aktualisiert:2026-08-21
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