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多指标视频质量评估工具包

视频质量评估FVDSSIMLPIPSPSNRGithub开源项目

这是一个开源项目，提供了计算FVD、SSIM、LPIPS和PSNR等多种视频质量评估指标的工具包。支持灰度和RGB视频格式，适用于生成模型和预测模型的视频质量评估。项目在Ubuntu系统上运行稳定，并提供了详细的使用说明和注意事项。研究人员和开发者可以利用此工具包进行便捷的视频质量分析。

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介绍相关项目
Open-Sora-Plan - 视频生成与分析技术
3D注意力模型AI视频生成CausalVideoVAEGithubOpen-Sora Plan开源项目昇腾AI计算系统热门
Open-Sora-Plan 是由北大-兔展AIGC联合实验室发起的开源项目，旨在复刻并优化Sora模型，采用华为昇腾AI计算系统进行训练和推理。该项目通过3D全注意力架构，提升视频质量与处理速度，还支持视频压缩和文本到视频的生成。项目包含丰富的资源和版本，持续更新，欢迎社区贡献和Pull request。
vggsfm - 深度学习驱动的结构运动恢复技术
GithubVGGSfM三维重建开源项目深度学习结构运动计算机视觉
VGGSfM是一种结合视觉几何原理和深度学习的结构运动恢复(SfM)技术。该开源项目提供Python包，支持3D重建、相机姿态估计和稠密深度图生成。VGGSfM在CVPR24 IMC挑战赛相机姿态估计中获得第一名。它支持多种特征点提取方法，并提供灵活的可视化选项，方便研究人员和开发者进行3D重建实验和应用开发。
VSET - 开源视频超分辨率和批量处理软件
GithubVSETvapoursynth开源工具开源项目视频处理视频超分辨率
VSET是基于Vapoursynth的开源视频处理软件，主要用于提升视频分辨率。支持动漫和实拍视频超分辨率、补帧和常用滤镜应用。具备预览、字幕音频处理、自定义参数、批量处理和多开等功能。适用于Windows系统，兼容NVIDIA、AMD和Intel显卡。VSET为视频处理爱好者提供了全面的解决方案。
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。
Video-LLaVA - 视频多模态模型，具备像素级定位能力
GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文
PG-Video-LLaVA通过模块化设计，首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块，能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能，并结合音频上下文完善视频内容理解，提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目
Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域，使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架，支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现，并与人类专家水平进行对照，为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
video-subtitle-extractor - 多语言视频字幕批量提取工具，支持GPU加速和多种提取模式
GPU加速GithubOCR识别Video-subtitle-extractor字幕提取开源项目批量提取
Video-subtitle-extractor是一款高效的视频字幕提取工具，可以将视频中的硬字幕提取为外挂字幕文件（srt格式）。支持批量处理、多语言字幕提取和水印去除，适用于Windows、macOS和Linux系统。用户可选择快速、自动或精准模式，使用GPU加速提高提取速度和准确度。本地OCR识别无需连接在线服务，适合对字幕提取有高要求的用户。
BasicSR - 基于PyTorch的图像视频复原工具箱 实现多种先进算法
BasicSRGithubPyTorch图像复原开源项目视频复原超分辨率
BasicSR是基于PyTorch的图像和视频复原工具箱，实现了ESRGAN、BasicVSR等多种先进算法。它支持超分辨率、去噪、去模糊等任务，并提供训练测试指南、数据集准备工具和模型库。该项目为图像复原研究提供了一个功能丰富的开源平台，方便研究人员进行算法开发和性能对比。
XMem2 - 少量标注实现高精度视频分割的开源工具
GithubXMem++交互式标注人工智能开源项目视频分割计算机视觉
XMem2是一个开源的交互式视频分割工具,通过永久记忆模块和创新帧选择算法,只需少量标注即可实现高质量分割。它能以30+ FPS的速度处理物体部件、流体、可变形物体等复杂场景。XMem2提供改进的GUI和Python接口,适用于电影制作等领域。项目还包含PUMaVOS数据集,涵盖23个具挑战性的视频分割场景。
vidgear - 多线程异步视频处理框架 简化复杂任务
GithubPython库VidGear多线程开源项目异步IO视频处理
VidGear是一个高性能Python视频处理库，提供多线程和异步API框架。基于OpenCV、FFmpeg等库，简化复杂视频处理任务的开发。支持IP摄像头、网络流、屏幕捕获等多种视频源，具备视频稳定、编码、流媒体等功能。其简洁API设计使开发者能以少量代码实现复杂视频处理。
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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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