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。

videocomposer - 灵活可控的视频合成与运动模式生成工具

AI生成GithubVideoComposer动作控制开源项目扩散模型视频合成

VideoComposer是一个开源的视频合成模型，能够同时控制生成视频的空间和时间特征。它支持文本、草图、参考视频等多种输入形式，为用户提供灵活的创作方式。项目包含预训练模型和用户界面，便于研究人员和开发者进行视频合成实验。

AnimateLCM - 基于机器学习的轻量级视频生成框架

AnimateLCMGithubHuggingface人工智能动画图像处理开源项目模型深度学习视频生成

AnimateLCM是一个视频生成框架，支持文本到视频和图像到视频的转换功能。该框架采用轻量级计算方式，无需使用预训练视频数据即可生成个性化视频。框架集成了SVD-xt和I2V模型，通过6步推理完成视频生成。基于Diffusers库开发，支持多种复杂场景的视频生成任务。

text-to-video-ms-1.7b - 多阶段扩散模型实现文本到视频的智能转换

GithubHuggingfaceModelScopediffusion modeltext-to-video人工智能开源项目模型视频生成

text-to-video-ms-1.7b是一个基于多阶段扩散模型的文本到视频生成系统。该模型可将英文文本描述转化为匹配的视频内容,由三个子网络组成,总参数约17亿。支持长视频生成,适用于多种创意应用场景。目前仅支持英语输入,且存在无法生成清晰文本等局限性。该模型仅供研究用途,使用时应注意避免生成不当或有害内容。

stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 - 从图像生成视频的扩散模型的稳定性

GithubHuggingfaceStable Video Diffusion开源项目模型研究用途规定条件视频生成非商业用途

Stable Video Diffusion 1.1 是一款专为研究用途而设计的图像到视频生成模型，通过优化固定条件和运动配置，实现了更一致的视频输出。该模型可以从单张图像生成25帧、分辨率为1024x576的视频片段，但不适用于精确表现真实人物或事件，且不能通过文本进行控制。在探讨生成模型的局限性和偏见时，该模型表现出色。欲了解更多信息，请访问 Stability AI 的 GitHub 仓库。

LlamaGen - 自回归模型在图像生成中的应用和优势

AR模型GithubHugging FaceLlamaGen图像生成开源项目自回归模型

LlamaGen项目展示了自回归模型在图像生成中的潜力，通过无偏视觉信号和大规模数据训练，实现了媲美扩散模型的性能。该项目发布了多种图像tokenizer和生成模型，支持从100M到3B参数的多种配置，并提供在线演示和高效的vLLM服务框架。访问项目页面和在线demo，体验这些创新模型的强大功能。

V-Express - 渐进式训练提升肖像视频生成质量

GithubV-Express开源项目控制信号平衡条件性丢弃渐进式训练肖像视频生成

V-Express项目提出条件性丢弃新方法,实现肖像视频生成的渐进式训练。该方法平衡不同控制信号强度,增强音频等弱信号作用,同时考虑姿态、图像和音频,生成高质量肖像视频。项目优化内存使用,支持长视频生成,提供多种重定向策略,适用不同场景。开源代码和模型可供学术及商业用途,但使用时需遵守相关法规。

Rerender_A_Video - 零样本文本引导的视频风格转换框架

AI视频处理GithubRerender A Video开源项目时间一致性视频转换零样本学习

Rerender_A_Video项目提出了一种零样本文本引导的视频到视频转换框架。该框架通过关键帧转换和全视频转换，实现了视频风格和纹理的时间一致性。无需重新训练，可与现有图像扩散技术兼容，支持使用LoRA自定义主题和ControlNet引入空间引导。这种方法能生成高质量、时间连贯的风格化视频。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

stable-diffusion-videos - 使用Stable Diffusion生成和编辑高质量视频的介绍

Githubstable-diffusion-videos使用方法安装开源项目视频制作音乐视频

本项目详细介绍了如何使用Stable Diffusion技术制作和编辑视频，支持在Colab环境中快速生成，并能添加音乐同步节奏。针对不同设备，项目提供多种数据类型支持，并具备简易操作界面和Real-ESRGAN超分辨率处理功能，显著提升画质，满足视频制作者的多样需求。

VideoTuna - 多模型集成的AI生成解决方案

AI视频生成GithubVideoTuna图像到视频开源项目文本到视频视频自动化

VideoTuna项目集成多种AI视频生成模型，支持从文本到视频、图像到视频及文本到图像的生成任务。该项目提供全方位的视频生成流程，涵盖预训练、持续训练、后续对齐和微调操作。平台包含U-Net与DiT结构的生成模型，并推出3D视频VAE和可控人脸视频生成模型，为开发者提供提升视频生成自动化和效果的工具。

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