Mochi-1

Mochi-1 est un modèle de génération vidéo de Genmo, sorti le 7 novembre 2024, destiné aux tâches text-to-video et, plus largement, à la création de séquences vidéo à partir d’instructions visuelles ou textuelles.

Mochi-1 est un modèle de génération vidéo de Genmo, sorti le 7 novembre 2024, destiné aux tâches text-to-video et, plus largement, à la création de séquences vidéo à partir d’instructions visuelles ou textuelles.

Son positionnement doit être lu comme celui d’un modèle de sa période : avec environ deux ans d’ancienneté, il est très âgé à l’échelle de l’IA vidéo et probablement dépassé par des systèmes plus récents. Les données fournies ne précisent pas son accès actuel ni sa licence.

Caractéristiques

CaractéristiqueValeur
TypeModèle de génération de vidéos
ÉditeurGenmo
Date de sortie7 novembre 2024

Performances (benchmarks)

BenchmarkScoreRangSourceFiabilité
VBench: Stabilité temporelle99,4 %13ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Fluidité du mouvement99,0 %16ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Cohérence du sujet97,0 %24ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Actions humaines94,6 %30ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Qualité visuelle82,6 %35ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Total80,1 %39ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Respect du prompt70,1 %43ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Amplitude du mouvement61,9 %30ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Qualité d'image60,6 %53ᵉ / 62vbench✅ Mesuré
VBench: Qualité esthétique56,9 %51ᵉ / 62vbench✅ Mesuré

Scores objectifs mesurés par VBench (suite d'évaluation automatique de la génération vidéo), en pourcentage (plus haut = mieux). Le rang situe le modèle parmi les modèles vidéo évalués sur la même dimension.

Comment se situe-t-il ?

Le modèle (en orange) comparé aux meilleurs modèles « grand public » sur chaque dimension, et à ses voisins de classement.

VBench: Stabilité temporelle

Wan2.1-T2V-1.3B100 %
▶ Mochi-199 %
Veo 399 %

VBench: Fluidité du mouvement

Veo 399 %
▶ Mochi-199 %
Sora99 %

Notre analyse

Forces. VBench indique que Mochi-1 se distingue surtout par la stabilité temporelle et la fluidité du mouvement, deux critères importants pour éviter les séquences tremblantes, les ruptures visuelles et les animations heurtées. La cohérence du sujet reste également solide, ce qui suggère une capacité correcte à maintenir l’identité d’un objet ou d’un personnage au fil des plans. Ces qualités en font un modèle historiquement intéressant pour produire des clips courts où la continuité visuelle compte davantage que le photoréalisme maximal.

Limites et points d'attention. VBench le place plus bas sur la qualité visuelle et les actions humaines, ce qui limite son intérêt pour des scènes réalistes centrées sur des corps, des gestes complexes ou une finition publicitaire exigeante. Son score total le situe plutôt en retrait dans l’ensemble du classement, cohérent avec son ancienneté. Aucun résultat Arena vérifié n’est fourni ici, donc la préférence humaine ne peut pas être interprétée au-delà des mesures objectives VBench. Usages pertinents : prototypage vidéo, prévisualisation de concepts, tests créatifs pour publicité ou production légère.