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EvTexture

基于事件数据的视频超分辨率纹理增强

EvTexture是一种新型视频超分辨率技术,利用事件相机数据增强视频纹理细节。该项目发表于ICML 2024,提供PyTorch实现、预训练模型和测试数据集。在Vid4和REDS4等测试集上,EvTexture实现了4倍超分辨率的最佳性能,推动了高质量视频增强研究的发展。

TCD - 新型少步采样蒸馏技术用于高质量图像生成
GithubLoRATCD图像生成开源项目扩散模型生成AI
TCD是一种创新的蒸馏技术,可将预训练扩散模型的知识提炼为高效的少步采样器。该技术具有灵活的NFE、优异的生成质量、可调节的细节程度和广泛的适用性。TCD无需对抗训练即可实现高质量的少步生成,有效避免了模式崩溃问题。项目开源了推理代码和基于SDXL Base 1.0蒸馏的TCD-SDXL模型,可与多种现有模型和技术无缝集成。
CogVideoX-5b - 专家Transformer驱动的先进文本到视频生成模型
CogVideoXGithubHuggingface人工智能开源项目扩散模型文本到视频模型视频生成
CogVideoX-5b是基于专家Transformer的文本到视频生成模型。它可生成6秒720x480分辨率、8帧/秒的视频,支持226个token的英文提示输入。模型采用BF16精度,推理VRAM消耗低至5GB。通过多项优化,CogVideoX-5b在保持视觉质量的同时提高了推理速度,为视频生成研究与应用提供了有力工具。
FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架
FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估
FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。
ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成
AI模型GithubShareGPT4Video开源项目视频字幕视频理解视频生成
ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型,支持多种视频时长和分辨率,并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果,从而提升大型视频语言模型的理解能力。
StreamingT2V - 先进的长视频生成技术 实现连贯动态和可扩展内容
GithubStreamingT2V一致性动态视频开源项目文本到视频长视频生成
StreamingT2V是一种创新的自回归技术,专门用于生成长时间、连贯一致的视频内容。该技术无需分段处理即可创建动态丰富的视频,确保了时间上的连贯性,同时保持与文本描述的高度契合和单帧图像的优质表现。目前已实现生成1200帧(约2分钟)的视频,并具有进一步延长的潜力。值得注意的是,StreamingT2V的性能不局限于特定的文本到视频模型,这意味着随着基础模型的进步,视频质量有望进一步提升。
TATS - 创新长视频生成框架 基于时间无关VQGAN和时间敏感Transformer
GithubTATSTransformerVQGAN开源项目视频生成长视频生成
TATS项目是一个创新的长视频生成框架,通过结合时间无关的VQGAN和时间敏感的Transformer模型,实现了高效的长视频生成。该技术仅需使用数十帧视频进行训练,就能利用滑动窗口方法生成包含数千帧的连贯视频。TATS支持无条件生成以及基于文本、音频等条件的视频生成,为视频内容创作开辟了新的可能性。
PASD - 像素感知稳定扩散模型用于图像超分辨率和风格化
GithubStable Diffusion个性化风格化人工智能图像超分辨率开源项目计算机视觉
PASD是一个基于像素感知稳定扩散模型的开源项目,专注于图像超分辨率和风格化处理。该技术能将低分辨率图像转换为高质量的高分辨率版本,同时支持老照片修复、图像上色和风格转换等多种任务。PASD的核心优势在于其像素级的感知能力,可以在各种复杂的图像处理过程中保持细节的完整性。
sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节
GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器
SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均,新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中,提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中,SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE,显著改善了图像重建质量。
MiniGPT4-video - 提升视频理解的创新多模态语言模型
GithubGoldfishMiniGPT4-Video多模态开源项目视频理解长视频
MiniGPT4-Video项目采用交错视觉-文本标记技术,大幅提升了多模态大语言模型的视频理解能力。该模型在短视频理解方面表现优异,多项基准测试中均优于现有方法。项目还开发了Goldfish框架,专门应对任意长度视频的处理难题,有效解决了长视频理解中的噪声、冗余和计算挑战。这些创新成果为视频分析和理解领域开辟了新的可能性。
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