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title: stepvideo-t2v-v1
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/stepfun-ai/stepvideo-t2v-v1"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/stepfun-ai/stepvideo-t2v-v1.md"
repository: stepfun-ai/stepvideo-t2v-v1
last_updated: 2025-11-20
license: mit
parameters: 3.8B
tensor_type:
  - BF16
library_name:
  - safetensors
  - diffusers
  - pytorch
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  - pytorch
downloads: 103
stars: 0
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# stepvideo-t2v-v1

> stepvideo-t2v-v1 - stepfun-ai 在 ModelScope 开源的模型。当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型

stepfun-ai/stepvideo-t2v-v1 是 ModelScope 魔搭社区上的 3.8B 参数机器学习模型，采用 mit 许可。

- **Repository**: stepfun-ai/stepvideo-t2v-v1
- **License**: mit
- **Parameters**: 3.8B
- **Downloads**: 103
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2025-11-20

Source: https://www.modelscope.cn/models/stepfun-ai/stepvideo-t2v-v1

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### 当前模型的贡献者未提供更加详细的模型介绍。模型文件和权重，可浏览“模型文件”页面获取。
#### 您可以通过如下git clone命令，或者ModelScope SDK来下载模型

SDK下载
```bash
#安装ModelScope
pip install modelscope
```
```python
#SDK模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('stepfun-ai/stepvideo-t2v-v1')
```
Git下载
```
#Git模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/stepfun-ai/stepvideo-t2v-v1.git
```

<p style="color: lightgrey;">如果您是本模型的贡献者，我们邀请您根据<a href="https://modelscope.cn/docs/ModelScope%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A5%E5%85%A5%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%A6%82%E8%A7%88" style="color: lightgrey; text-decoration: underline;">模型贡献文档</a>，及时完善模型卡片内容。</p>