先比较图片、视频、音频和对话模型，再决定消耗积分

OpenAI 在 Rivya 上的高阶 GPT 对话模型，适合复杂推理、图像辅助分析、研究整合和结构化写作。

OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 AI 对话模型，支持更完整的结构化输入、推理强度控制与工具型对话，适合复杂分析和多步骤任务。

OpenAI 在 Rivya 上更高阶的 Codex AI 编码模型，延续代码生成、结构化推理和工具协作能力，更适合仓库级开发项目。

OpenAI 在 Rivya 上更强的 Codex AI 编码模型，把更先进的代码生成和更深的 agentic reasoning 合在一起，适合最高要求的开发项目。

OpenAI 在 Rivya 上的旗舰 AI 对话模型，支持高级推理、最多 6 张图片的视觉理解和 20K 字符上下文，适合研究、规划、写作和带图分析。

OpenAI 在 Rivya 上更进阶的 Codex AI 编码模型，复杂工程任务推理更强，更适合长链路 agentic coding、架构判断和更大规模的重构工作。

OpenAI 在 Rivya 上升级版的 Codex AI 编码模型，代码准确性和推理更强，继续支持长输出和仓库级项目，更适合多文件重构与更稳的代码修改。

OpenAI 在 Rivya 上的 GPT-5 Codex 代码专用模型，适合调试、实现规划、模块改造和面向真实代码库的技术问题求解，也支持视觉理解。

Google 在 Rivya 上最新最强的 Gemini AI 对话模型，具备顶级推理、视觉理解和指令遵循能力，更适合高要求分析和创意任务。

Google 在 Rivya 上更高深度的 Gemini AI 对话模型，推理强于 Gemini 2.5 Pro，并支持视觉理解，更适合研究整理、技术写作和更审慎的多模态分析。

Google 在 Rivya 上新一代快速 AI 对话模型，Token 成本比 Gemini 2.5 Flash 更低、推理更强，更适合高频多模态对话、截图分流和大吞吐助手项目。

Google 在 Rivya 上更进阶的 Gemini AI 对话模型，推理能力强于 Flash，并支持视觉理解和 20K 上下文，更适合研究整理、文档分析和结构化写作。

Google 在 Rivya 上速度最快、成本最低的 AI 对话模型，1 积分/次，支持最多 6 张图片的视觉理解，适合快速问答、一轮摘要、截图分流和日常 AI 辅助。

Anthropic 在 Rivya 上的旗舰 Claude 对话模型，适合深度推理、谨慎整合、管理层写作和高影响文本任务。

Anthropic 在 Rivya 上旗舰级的 Claude AI 对话模型，强调深度推理、复杂分析和高质量写作，适合关键任务和高要求场景。

Anthropic 在 Rivya 上均衡型的 Claude AI 对话模型，延续长文理解和审慎分析能力，适合内容、研究和代码协作，又不用一开始就上 Opus 档位。

Anthropic 在 Rivya 上旗舰级的 Claude AI 对话模型，深度推理、复杂分析和专家级写作表现卓越，是关键任务的高端选择。

Anthropic 在 Rivya 上均衡型的 Claude AI 对话模型，擅长细腻写作、审慎分析和更克制的响应，适合内容创作和研究。

Anthropic 在 Rivya 上轻量型的 Claude AI 对话模型，强调速度、成本效率和稳定的日常对话表现，适合高频使用场景。

阿里巴巴轻量级文生图模型，支持 5 种宽高比，1 积分即可快速出图，适合概念草图和社交媒体素材。

推荐理由

全站最低成本，1 积分即可生成

适合任务

低成本初步视觉概念图

输入

文本

输出

图片

积分

每次生成约 1 积分起

图片

单图快速输出，适合快速迭代纯文生图，支持 5 种宽高比预设

试用模型查看详情

Google 新一代图片模型，支持 4K 分辨率、15 种宽高比（含极端 8:1）、Google 搜索增强和最多 14 张参考图——Rivya 上最灵活的图片生成器。

推荐理由

最高 4K 分辨率（1K / 2K / 4K 可选）

适合任务

大画幅和极宽构图探索

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 5 积分起

图片

15 种宽高比，含极端 8:1 和 1:8 全景Google 搜索增强，注入真实世界上下文

试用模型查看详情

Google 高端图片模型，4K 输出、11 种宽高比、最多 8 张参考图，针对高保真品牌与营销视觉优化，细节和色彩精准度更高。

推荐理由

最高 4K 分辨率，保真度更高

适合任务

更高完成度的品牌主视觉

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 8 积分起

图片

11 种宽高比，支持自动检测最多 8 张参考图保持品牌一致性

试用模型查看详情

Google 的灵活图片模型，支持文生图、图生图、11 种宽高比、最多 10 张参考图，以及 PNG/JPEG 输出，适合人像、产品构图和更宽画幅的营销视觉。

推荐理由

11 种宽高比，含超宽 21:9 和自动模式

适合任务

多参考图驱动的产品构图

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 3 积分起

图片

最多 10 张参考图引导创作支持 PNG 和 JPEG 输出格式

试用模型查看详情

Rivya 当前接入的 OpenAI 新一代图片模型，支持文生图、图生图、最多 16 张参考图，以及 1K / 2K / 4K 三档清晰积分。

推荐理由

同一模型页覆盖文生图和图生图

适合任务

高分辨率商品图和广告视觉

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成 3 积分起

图片

1K、2K、4K 三档分辨率，预算更直观最多 16 张参考图，适合结构化编辑 brief

试用模型查看详情

OpenAI 图片模型，支持标准/高清两档质量和最多 16 张参考图，擅长理解复杂指令并渲染空间关系准确的连贯场景。

推荐理由

最多 16 张参考图——Rivya 上最多

适合任务

指令很多的产品图和广告视觉

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 4 积分起

图片

标准/高清两档质量，灵活控制成本基于 OpenAI 语言模型的卓越提示词理解

试用模型查看详情

4o Image 是 Rivya 里的轻量 OpenAI 文生图入口，表单只保留提示词与 3 种常用比例，适合快速验证图片想法。

推荐理由

保留独立 OpenAI 图片生成入口

适合任务

从文字需求快速出第一版视觉方向

输入

文本

输出

图片

积分

每次生成约 3 积分起

图片

轻量文生图路径，适合快速出草稿支持 1:1、3:2、2:3 三种常用比例

试用模型查看详情

字节跳动更轻量的 Seedream 图片模型，在 Rivya 里对文生图和图像编辑统一按固定 6 积分计费。支持 8 种宽高比、最多 14 张参考图，适合作为 Seedream 家族里更低门槛的一档。

推荐理由

文生图和图生图统一固定 6 积分

适合任务

多参考图驱动的广告方向板和氛围探索

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 6 积分起

图片

最多 14 张参考图，适合引导式编辑项目8 种宽高比，包含超宽 21:9

试用模型查看详情

字节跳动高端图片模型，2K/4K 双档质量、8 种宽高比、最多 14 张参考图，以电影级调色和丰富纹理细节著称，擅长时尚和生活方式视觉。

推荐理由

2K（标准）和 4K（高清）双档质量可选

适合任务

时尚和生活方式广告视觉

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 7 积分起

图片

最多 14 张参考图引导创作8 种宽高比，含超宽 21:9

试用模型查看详情

Seedream 4.0 是 Rivya 里的均衡 ByteDance 图片模型，适合文生图、参考图编辑和明确输出规格的图片项目。

推荐理由

一个模型入口统一承接文生图和图片编辑

适合任务

生活方式视觉和编辑感图片草稿

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

固定 6 积分 / 次

图片

保留公开文档里的 `image_resolution` 与 `max_images` 控制项最多支持 10 张参考图进入编辑路径

试用模型查看详情

Seedream 3.0 是 Rivya 里的旧线 Seedream 文生图入口，适合轻量中文图片草稿、双语提示词测试和旧版视觉方向对照。

推荐理由

保留旧线 Seedream 文生图入口

适合任务

需要保留旧版 Seedream 视觉气质的团队

输入

文本

输出

图片

积分

固定 5 积分 / 次

图片

参数更少，适合轻量试用参数面比新版本更轻，适合快速试用

试用模型查看详情

xAI 图片模型，创意解读能力强，5 种宽高比，单图生成专注于艺术表达和非常规视觉风格。

推荐理由

创意和艺术解读能力强

适合任务

大胆概念图和实验性视觉方向

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 4 积分起

图片

独特视觉风格，区别于其他模型支持文生图和图生图

试用模型查看详情

Black Forest Labs 旗舰 320 亿参数模型，支持文生图和图生图，最多 8 张参考图、2K 分辨率和精准文字渲染，专为产品摄影和品牌视觉打造。

推荐理由

最高 2K 分辨率，照片级纹理细节

适合任务

产品图和电商主视觉图

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 5 积分起

图片

图片内文字和 Logo 渲染精准最多 8 张参考图保持风格/角色一致性

试用模型查看详情

Flux 2 系列的编辑专用变体，专注结构调整和风格迁移，最多 8 张参考图、2K 分辨率——适合在现有视觉基础上迭代优化。

推荐理由

针对图片编辑和风格迁移优化

适合任务

对已有广告图或产品图继续改图

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 14 积分起

图片

最多 8 张参考图引导编辑2K 分辨率输出，Flux 2 品质

试用模型查看详情

Black Forest Labs 的 Flux Kontext 增强模型，面向更复杂的提示词生成和图片编辑任务。当前在 Rivya 里，文生图与图生图继续共用同一条异步项目，并统一按固定 8 积分/次执行平台定价。

推荐理由

文生图和图像编辑当前统一固定 8 积分

适合任务

关键广告主视觉的深一层精修

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 8 积分起

图片

在保持 Kontext 项目形态不变的前提下提供更高档位同一模型内同时支持文本生成与单图编辑

试用模型查看详情

Black Forest Labs 的低门槛 Flux Kontext 选项，当前在 Rivya 上同时承接文生图、图生图和单图改图。按当前平台定价口径，这几个模式都统一按固定 4 积分结算，并继续沿现有异步图片结果链收口。

推荐理由

文生图和图像编辑当前统一固定 4 积分

适合任务

基于 1 张已定稿素材继续做广告或社媒变体

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 4 积分起

图片

同一模型内同时支持文本生成与单图编辑内置自动翻译开关，用来承接英文提示词要求

试用模型查看详情

阿里 Qwen2 图片模型当前在 Rivya 里按一个固定积分图片项目接入。它安全覆盖文生图与图生图两种模式，只开放两份公开文档共同出现的宽高比子集，并保留 PNG/JPEG 输出、随机种子与简单内容过滤开关。

推荐理由

文生图和图生图统一固定 6 积分

适合任务

中文提示词驱动的海报和广告视觉

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 6 积分起

图片

文生走 `qwen2/text-to-image`，带参考图时切到 `qwen2/image-edit`只开放两份公开 Qwen2 文档共同覆盖的安全宽高比集合

试用模型查看详情

阿里巴巴通义千问系列图片模型，提供高清预设尺寸（方形、竖向、横向）和 PNG/JPEG 输出，擅长中文提示词和文化细节的视觉生成。

推荐理由

高清预设尺寸：方形、竖向 4:3/16:9、横向 4:3/16:9

适合任务

中文语境下的营销视觉

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 4 积分起

图片

中文提示词理解能力强支持 PNG 和 JPEG 输出格式

试用模型查看详情

Midjourney 的 V7 图片模型，支持文生图、图生图、Niji 动漫模式、风格参考和 Omni Reference 一致性控制，仍然是电影感艺术图、插画和风格板的行业标杆。

推荐理由

无与伦比的美学品质——行业标杆

适合任务

电影感概念图和风格板

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 3 积分起

图片

V7 + V6.1 + V6 + Niji 7/6 动漫模式3 档速度：Relaxed、Fast、Turbo

试用模型查看详情

Recraft 在 Rivya 上的去背景模型，适合从一张现有图片里把主体干净分离出来。它更适合透明 cutout、主体分离和下一步设计前的干净源图。

推荐理由

单用途 cutout 工具，当前固定 1 积分

适合任务

在设计前先把单张商品图、人像或目录图的背景去掉

输入

参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 1 积分起

图片

只围绕 1 张上传图片工作，而且通常不需要提示词更适合主体边缘清楚的商品图、人像和透明主体素材

试用模型查看详情

Recraft 在 Rivya 上的轻量图片放大模型，适合对一张已经选定的图片做低成本锐化和清晰度补强，而不是直接上更重的交付级放大。

推荐理由

单张图片 1 积分的低成本提清步骤

适合任务

给缩略图、社媒图或偏小的商品图补一轮快速提清

输入

参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 1 积分起

图片

适合发布前、交付前做轻量提清和微放大没有必须管理的尺寸档位，也不要求提示词，所以很适合做低摩擦预检

试用模型查看详情

阿里更高阶的 Wan 2.7 图片模型，当前在 Rivya 里作为独立图片模型入口接入文生图与图像编辑，当前每次生成消耗 12 积分。

推荐理由

文生图和图生图统一固定 12 积分

适合任务

品牌主视觉和发布广告静帧

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 12 积分起

图片

最多 9 张参考图，适合引导式编辑项目Wan 2.7 图片家族里更高阶的一档独立入口

试用模型查看详情

阿里标准档的 Wan 2.7 图片模型，当前在 Rivya 里作为独立图片模型入口接入文生图与图像编辑，当前每次生成消耗 5 积分。

推荐理由

当前每次生成消耗 5 积分

适合任务

多参考图驱动的社媒和广告草图

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 5 积分起

图片

同时支持文生图和图生图最多 9 张参考图，适合引导式编辑

试用模型查看详情

Google Imagen4 Ultra 是 Rivya 上更高档的一档 Imagen 文生图模型。当前按固定 12 积分、单张输出项目接入，并开放公开文档里可稳定承接的提示词、反向提示词、宽高比和种子参数。

推荐理由

当前固定 12 积分

适合任务

首页主视觉图和高规格广告视觉

输入

文本

输出

图片

积分

每次生成约 12 积分起

图片

更高档的 Google Imagen 文生图入口支持反向提示词、宽高比和种子参数

试用模型查看详情

Google Imagen4 是 Rivya 上标准档的 Imagen 文生图模型。当前按固定 8 积分、单张输出项目接入，并开放公开文档里可稳定承接的提示词、反向提示词、宽高比和种子参数。

推荐理由

当前固定 8 积分

适合任务

网站主视觉图和杂志感插画

输入

文本

输出

图片

积分

每次生成约 8 积分起

图片

标准档 Google Imagen 文生图入口支持反向提示词、宽高比和种子参数

试用模型查看详情

Google Imagen4 Fast 是 Rivya 上更轻量的一档 Google Imagen 文生图模型。当前继续按单张输出项目接入，固定 4 积分，并开放公开文档中可稳定承接的提示词、反向提示词、宽高比和种子参数。

推荐理由

当前固定 4 积分

适合任务

落地页和博客封面的初步方向图

输入

文本

输出

图片

积分

每次生成约 4 积分起

图片

更轻量的 Google Imagen 文生图入口支持反向提示词、宽高比和随机种子

试用模型查看详情

Topaz 在 Rivya 上的交付级图片放大模型，适合构图已经定了，只剩导出尺寸、评审分辨率或印刷清晰度还不够的静帧。

推荐理由

面向已确认静帧的交付级放大，而不是重生成构图

适合任务

把已经确认的电商图、产品图或广告静帧放大到更适合交付的尺寸

输入

参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次处理约 5 积分起

图片

基于 factor 1、2、4、8 的前台档位，让尺寸和成本取舍更容易判断当静帧已经定稿、目标尺寸本身真的重要时，比 Recraft Crisp Upscale 更合适

试用模型查看详情

Ideogram V3 是 Rivya 里偏文字渲染、海报版式和设计导向的文生图模型。当前价格为：TURBO 4 积分，BALANCED 7 积分，QUALITY 10 积分。

推荐理由

渲染速度分档：TURBO、BALANCED、QUALITY

适合任务

海报概念和标题导向的广告图

输入

文本

输出

图片

积分

每次生成约 4 积分起

图片

偏设计导向的 Ideogram V3 文生图能力支持 MagicPrompt 扩展开关

试用模型查看详情

Ideogram V3 Reframe 当前在 Rivya 上按渲染速度分档接入单图重构项目。当前价格为：TURBO 4 积分，BALANCED 7 积分，QUALITY 10 积分。

推荐理由

渲染速度分档：TURBO、BALANCED、QUALITY

适合任务

把一张已定稿视觉改成新比例

输入

参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 4 积分起

图片

单图重构项目当前模型允许空 prompt

试用模型查看详情

Ideogram V3 Remix 当前在 Rivya 上按渲染速度分档接入单图重混项目。当前价格为：TURBO 4 积分，BALANCED 7 积分，QUALITY 10 积分。

推荐理由

渲染速度分档：TURBO、BALANCED、QUALITY

适合任务

围绕 1 张源图尝试不同视觉方向

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 4 积分起

图片

单图重混项目支持 MagicPrompt、strength 和反向提示词

试用模型查看详情

面向角色一致性的专门入口，把 1 张已经定下来的角色图延展到新场景、新服装和新尺寸。适合你更在意身份保留，而不是开放式图片编辑，并且一次只需要 1 张输出图。

推荐理由

围绕单角色参考图工作，重点是跨场景保持同一角色可辨认

适合任务

让同一个吉祥物、头像角色或插画人物在很多新场景里都保持可辨认

输入

文本 / 参考素材 / 图片

输出

图片

积分

每次生成约 12 积分起

图片

和 Ideogram V3 / Reframe / Remix 明确分开，方便用户优先选择一致性而不是泛编辑单图输出，配合 TURBO / BALANCED / QUALITY 三档积分更容易预估成本

试用模型查看详情

字节跳动完整版 Seedance 2.0 视频模型，当前在 Rivya 里完整接入了文生视频、首帧/首尾帧驱动，以及多模态参考生视频三类场景。产品层保留了与文档一致的角色拆分，避免把首尾帧和参考图/参考视频/参考音频混成一个模糊上传桶。

字节跳动更快的 Seedance 2.0 视频模型，当前在 Rivya 里完整接入了文生视频、首帧/首尾帧驱动，以及多模态参考生视频三类场景。为了避免首尾帧和参考图/参考视频/参考音频的角色混淆，产品层保持了与文档一致的显式场景拆分。

字节跳动的旗舰视频模型，支持文生视频、图生视频、原生音视频同步、480p–1080p、4–12 秒片段、6 种宽高比、动态/固定镜头控制，以及唇形同步。

字节跳动 Seedance 1.0 Pro 模型，当前在 Rivya 里作为 Seedance 1.0 标准 Pro 路径接入文生视频和图生视频。产品面保持与公开 V1 Pro 文档对齐，开放分辨率、时长、锁定镜头、随机种子和安全检查参数。

字节跳动快速图生视频模型，将单张参考图动画化为 5 秒或 10 秒片段（720p/1080p）——需要从静态图快速出视频时的最优选择。

字节跳动 Seedance 1.0 Lite 模型，当前在 Rivya 里作为更轻量的 1.0 路径接入文生视频和图生视频。参数面继续对齐公开 V1 Lite 文档，当前价格也保持在比 Seedance 1.0 Pro 更低的一档。

Rivya 上灵活的视频模型，一个公开模型页同时支持文生视频、单图图生视频、多图参考视频和视频编辑。

阿里更新一代 Wan 视频模型，当前在 Rivya 里按分辨率和时长计费。产品层目前统一开放文生视频、图生视频和视频编辑，5 秒 720p 从 80 积分起。

阿里 Wan 家族在 Rivya 上的三模式重项目：文生视频、图生视频和源视频改写都放在同一条选项上。当前支持 720p / 1080p、5–15 秒，并且一次只承接 1 张图片或 1 段源视频。

Wan 2.5 当前在 Rivya 上统一承接文生视频与图生视频，当前价格为：`720p_5 = 60`、`720p_10 = 120`、`1080p_5 = 100`、`1080p_10 = 200`。

Wan 2.2 A14B Turbo 当前在 Rivya 上统一承接文生视频、图生视频，以及需要 1 张图片加 1 段音频的语音驱动视频。当前价格为：文生/图生 `480p = 8`、`720p = 12`；图片+音频驱动 `480p = 16`、`580p = 20`、`720p = 24`。

Wan 在 Rivya 上的角色替换视频模型，适合把已有视频里出现的人物或主体换掉。它适合动作已经对了，只需要 1 条公开源视频 URL、1 条公开替换图 URL 和分辨率档位的情况。

MiniMax 的图生视频模型，支持 Standard/Pro 双档质量、768P/1080P 分辨率、6 秒或 10 秒片段，以更顺滑的运动和自然过渡著称。

MiniMax 旧版 Hailuo Pro 视频模型，当前按固定 Pro 档位接入，统一支持文生视频和图生视频。图生侧可上传 1 到 2 张参考图，第二张会作为尾帧图参与生成，当前每次生成消耗 57 积分。

MiniMax 旧线 Hailuo Standard 视频模型，支持文生视频和图生视频。图生侧可上传 1 到 2 张参考图，第二张会作为尾帧图参与生成。

快手的高端视频模型，支持文生视频、图生视频、Standard (720P) / Pro (1080P) 双档、单/多镜头结构、3–15 秒时长、可选音频，以及最多 2 张参考图。

更新一代的 Kling 动作控制项目，用 1 张参考图加 1 段动作视频驱动同一主体，并多了背景来源选择。适合你不仅要做动作迁移，还要决定最终场景更像视频环境还是参考图世界。

快手视频模型，可选音频生成、5/10 秒片段、3 种宽高比，擅长人物运动和表情丰富的角色动画，物理效果自然。

更偏轻量和低成本的 Kling 动作迁移项目，用 1 张参考图加 1 段动作视频驱动同一主体。适合想先做便宜一档的 motion-control 测试，又不需要 Kling 3.0 那组额外场景控制时使用。

快手可灵 V2.5 Turbo Pro 视频模型，当前同时支持文生和图生。当前价格为：5 秒 42 积分，10 秒 84 积分。

快手可灵旧版 V2.1 Master 视频模型，当前同时支持文生和图生。当前价格为：5 秒 160 积分，10 秒 320 积分。

快手可灵旧版 V2.1 Pro 图生视频模型，支持首图与可选尾帧双图。当前价格为：5 秒 50 积分，10 秒 100 积分。

快手可灵旧版 V2.1 Standard 图生视频模型，当前价格为：5 秒 25 积分，10 秒 50 积分。

快手可灵 AI Avatar Pro 高质量数字人口播模型，固定使用 1 张人物图和 1 段音频生成口型同步视频。Rivya 当前按固定 16 积分 / 次接入。

快手可灵 AI Avatar Standard 数字人口播模型，固定使用 1 张人物图和 1 段音频生成口型同步视频。Rivya 当前按固定 8 积分 / 次接入。

Infinitalk 是一个基于图片和音频生成数字人口播视频的模型。当前价格按分辨率和音频时长计算：480p = 3 积分 / 秒，720p = 12 积分 / 秒。

Runway 是一个支持文生视频和图生视频的独立视频模型。当前公开价格只明确覆盖 6 个生成档位，因此 Rivya 先按可确认的 `720p_5 = 12`、`720p_10 = 30`、`1080p_5 = 30` 接入。

面向已有源视频的视频改写项目。适合运动和镜头基础来自你的输入素材，而视觉方向由提示词决定，当前固定 90 积分。

独立的 source-video 改写入口，用来把一条现有视频推向新的视觉方向。适合你要的是 prompt 驱动改写，而不是单纯提高清晰度。

xAI 视频模型，Fun/Normal/Spicy 三种创意模式和 5 种宽高比，独特风格预设覆盖从趣味到电影到前卫的不同创意调性。

Sora 2 高端版，Standard/High 双档质量、10/15 秒片段、水印移除，细节、光影和运动保真度更高，适合专业视频制作。

OpenAI 的视频模型，支持文生视频、图生视频、同步音频、真实物理模拟、10/15 秒片段、横向/竖向输出，以及可选水印移除。

Rivya 上面向公开 Sora 分享链接的去水印后处理模型。它适合 Sora 视频已经生成完成，剩下只是去水印，并顺手决定结果走 S3 还是 OSS。

Topaz 在 Rivya 上的交付级视频放大模型，适合镜头、动作和节奏都已经定了，只剩导出分辨率和最终清晰度还不够的成片。

Google Veo 3.1 品质优先版，适合高规格的文生视频与图片驱动生成。更高保真的画面、更稳的运动真实感，以及默认带背景音频，使它成为 Rivya 上更高阶的 Veo 选项。

Google Veo 3.1 快速版，三模式支持：文生视频、图生视频、参考图生视频。最多 3 张参考图、原生音频，以及按模式区分的宽高比控制，适合快速试用电影感片段。

Google Veo 3.1 的最低成本档。Rivya 当前只开放最小稳定子集：文生视频和图生视频，固定 `10` 积分 / 次。

Suno Music 是 Rivya 里的文本生成音乐模型，适合把一句简短需求直接变成有人声或纯音乐的歌曲草稿。它保持固定 `12` 积分入口，并在成功结果后继续提供 `Extend Music`。

推荐理由

公开定价固定为 12 积分 / 次

适合任务

验证一首歌的风格方向，再进入继续做长

输入

文本

输出

音频

积分

12 积分 / 次

音频

首版只做最小生成子集，避免一次接入整族能力成功结果可继续发起 Extend Music 动作

试用模型查看详情

Suno Sounds 是 Rivya 里的轻量文本生成声音模型，适合做环境循环、背景音和短声音草稿。它保持公开定价固定 `3` 积分 / 次，并支持从成功结果继续做 `Vocal Separation`。

推荐理由

公开定价固定为 3 积分 / 次

适合任务

快速生成环境音、loop 和氛围底声

输入

文本

输出

音频

积分

3 积分 / 次

音频

首版只开放循环、BPM 和 Key 这组最低风险参数继续沿现有 Suno 音频结果链返回普通音频 URL

试用模型查看详情

Suno Lyrics 是 Rivya 里的歌词生成模型，适合把一个主题、情绪或故事线直接变成歌曲文本，每次生成消耗 `1` 积分。

推荐理由

当前每次生成消耗 1 积分

适合任务

在做歌曲前先把歌词草稿写顺

输入

文本

输出

音频

积分

1 积分 / 次

音频

只开放最低风险的 prompt 单参数子集沿用现有异步任务流，同时允许没有媒体 URL 也能成功

试用模型查看详情

ElevenLabs 在 Rivya 上的多角色对白模型，适合生成带有说话人切换节奏的对话音频，用于播客、访谈和角色对白。

推荐理由

多角色对白生成

适合任务

双主持播客开场和对谈片段

输入

文本

输出

音频

积分

根据时长或长度消耗积分

音频

每个角色独立语音分配可调节稳定性保持一致表达

试用模型查看详情

ElevenLabs 在 Rivya 上的快速文本转语音模型，低延迟语音生成并支持稳定性、相似度、风格和速度调节，适合快节奏配音和口播试稿。

推荐理由

最快的 ElevenLabs TTS——低延迟优化

适合任务

产品演示、App walkthrough 和广告配音

输入

文本

输出

音频

积分

根据时长或长度消耗积分

音频

可调节稳定性、相似度、风格和速度多种语音预设，上下文感知生成

试用模型查看详情

ElevenLabs 在 Rivya 上的多语言文本转语音模型，支持约 30 种语言自动检测，更适合全球内容本地化和跨语言配音。

推荐理由

自动检测并生成约 30 种语言

适合任务

多语言产品演示和 onboarding 视频旁白

输入

文本

输出

音频

积分

根据时长或长度消耗积分

音频

拟人化语调和音调细腻变化同样的语音控制：稳定性、相似度、风格、速度

试用模型查看详情

ElevenLabs 在 Rivya 上的文本生成音效模型，适合做短音效、转场声和可循环环境底音。你可以生成 0.5–22 秒音频片段，并控制提示词影响强度、循环模式和 19 种输出格式。

推荐理由

0.5–22 秒可配置音频时长

适合任务

按钮音、通知音和交互反馈声

输入

文本

输出

音频

积分

根据时长或长度消耗积分

音频

可调提示词影响强度循环模式生成无缝重复音频

试用模型查看详情

ElevenLabs 在 Rivya 上的音频清理与人声分离模型，上传现有录音即可做人声分离、降噪和 spoken audio 清理。

推荐理由

上传即用的音频分离——无需提示词

适合任务

剪辑前清理采访和播客录音

输入

参考素材 / 音频

输出

音频

积分

根据时长或长度消耗积分

音频

人声分离和背景噪音去除按音频时长计费

试用模型查看详情