Gen-L-Video

无需额外训练实现多文本条件长视频生成和编辑

Gen-L-Video 长视频生成多文本条件视频编辑无需预训练 Github 开源项目

Gen-L-Video是一种扩展短视频扩散模型的视频生成方法,能实现多文本条件下的长视频生成和编辑。该方法无需额外训练即可处理数百帧的视频,并保持内容一致性。Gen-L-Video支持多语义段视频生成、平滑语义变化和视频内容编辑等功能,为长视频处理提供了一种通用解决方案。

AI模型GithubVGen开源项目视频生成阿里巴巴

VGen是一个功能丰富的开源视频生成工具库。它整合了多个先进的视频生成模型，可根据文本、图像、动作和主体等输入创建高质量视频。VGen提供可视化、采样、训练和推理等实用工具，支持图像到视频、文本到视频等多种任务。该项目具有良好的扩展性和完整性，由阿里巴巴集团通义实验室开发。

Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型

AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉

Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念，支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频，并支持视频重渲染。相比其他方法，Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异，为视频创作提供了新的可能性。

VideoGen - 快速生成专业视频的AI视频制作平台

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VideoGen是一个AI视频生成平台，能快速创建专业视频。它集成了从创意到编辑的全套功能，简化了视频制作流程。平台使用高级文本转语音技术，提供自然的多语言配音。其直观的编辑界面便于快速完成后期制作。VideoGen显著减少了视频制作的时间和成本，同时提高了内容质量，适合各类内容创作者和企业使用。

ShortVideoGen - 高效AI短视频生成平台

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ShortVideoGen是一个创新的text to video平台，结合先进的AI Video Generator技术，将文本快速转化为带音频的短视频。用户只需三步即可完成创作：输入文本、自定义参数、生成视频。平台提供多种订阅选项，适应不同需求。网站还展示了多样化的视频示例，突显其广泛应用价值。

PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术，结合多模态生成模型

3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移

这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法，采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换，能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整，从而提高面部结构呈现的质量。

LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型

GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解

LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。

LaVie - 级联潜在扩散模型实现高质量视频生成

AI视频制作GithubLaVie开源项目文本生成视频潜在扩散模型视频生成

LaVie是一个基于级联潜在扩散模型的文本到视频生成框架。它通过基础模型生成、视频插值和超分辨率三个步骤,可生成16至61帧、最高1280x2048分辨率的高质量视频。该框架支持多种采样方法和参数调整,用户可通过简单命令生成不同风格视频。LaVie开源了模型代码和预训练权重,便于学术研究和商业应用。

Text2Video - 文本生成视频模型

GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成

Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。

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。

VideoElevator - 融合文本到图像技术提升AI视频生成质量

GithubVideoElevator开源项目扩散模型文本到图像文本到视频视频生成

VideoElevator是一个开源的AI视频生成项目，通过结合文本到图像和文本到视频的扩散模型来提升生成视频的质量。该项目采用免训练、即插即用的方法，将视频生成过程分为时间运动细化和空间质量提升两个阶段。VideoElevator能在11GB以下显存的GPU上运行，支持多种扩散模型的协作，为高质量AI视频生成提供了新的解决方案。

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