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MuseV

开源虚拟人视频生成框架支持无限长度输出

MuseV是一个基于扩散模型的开源虚拟人视频生成框架。该框架支持无限长度视频生成,采用视觉条件并行去噪方案,兼容Stable Diffusion生态系统。MuseV支持图像到视频、文本到视频、视频到视频等多种生成模式,并提供多参考图像技术。该项目还开源了训练代码,为研究人员和开发者提供了完整的虚拟人视频生成解决方案。

DreamWaltz - 基于文本生成3D可动画化虚拟形象和场景
3D动画头像DreamWaltzGithubNeRF人体姿态开源项目文本生成3D
DreamWaltz是一个文本驱动的3D可动画化虚拟形象创建框架,结合了预训练2D扩散模型和人体参数模型。通过优化可变形NeRF表示,该框架能从骨骼条件下的扩散监督中学习,实现3D一致性和对任意姿势的泛化。DreamWaltz不仅可以生成单个可动画化虚拟形象,还能构建复杂场景,实现虚拟形象与物体、环境及其他虚拟形象的交互。
sd-webui-text2video - 基于Auto1111的多样化text2video模型实现
GithubLoRAModelScopeStableDiffusion WebUIText2videoVideoCrafter开源项目
基于Auto1111的webui依赖,该扩展实现了ModelScope和VideoCrafter等text2video模型,无需登录即可使用。要求至少6GB的VRAM,支持不同帧数和分辨率的视频生成。项目包含多次更新,新增功能如VAE设置、提示权重和WebAPI,并支持LoRA训练。提供详细的模型下载指南,并欢迎社区的贡献与支持。
Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用
3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉
Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向,提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait,项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展,为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。
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。
MonoHuman - 单目视频生成可动画化3D人体神经场景技术
3D渲染GithubMonoHuman人体神经场动画化人体单目视频开源项目
MonoHuman框架利用单目视频生成高质量、视角一致的3D人体动画。通过双向变形约束和关键帧信息建模变形场,实现任意新姿势的高保真渲染。该技术在ZJU-Mocap数据集和自然场景视频中表现优异,为虚拟现实和数字娱乐领域提供了有力支持。
StoryDiffusion - 实现长序列图像和视频的一致性生成
AI生成GithubStoryDiffusion一致性自注意力开源项目长序列图像生成长视频生成
StoryDiffusion是一个专注于长序列图像和视频生成的AI项目。该项目采用一致性自注意力机制,实现角色连贯的图像生成,并通过运动预测器在压缩图像语义空间中预测条件图像间的运动。StoryDiffusion不仅能生成连贯的漫画,还可创作长时间、高质量的视频,为故事创作和视觉内容生成提供了新的技术方案。
EMO - 音频驱动的富表情肖像视频生成模型
EMOGithub人像视频生成开源项目扩散模型表情合成音频到视频转换
EMO是一种音频到视频的扩散模型,可在弱条件下生成表现力丰富的肖像视频。该项目由阿里巴巴智能计算研究院开发,将音频输入转化为面部表情和头部动作,增强数字人物的自然度和情感表达。EMO技术在虚拟主播和数字人互动等领域具有应用潜力,可提供更真实的视觉体验。
CV-VAE - 兼容预训练模型的视频生成技术
CV-VAEGithubVAE兼容性开源项目潜在空间视频生成
CV-VAE是一种视频变分自编码器,专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型(如SD 2.1和SVD)兼容,用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重,支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。
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-VideoGithub多文本条件开源项目无需预训练视频编辑长视频生成
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。
CogVideo - 开源视频生成模型,支持高效单GPU推理
CogVideoXGithubICLR'23开源项目文本到视频视频生成
CogVideoX和CogVideo通过大规模预训练模型和3D因果VAE技术,实现高质量的文本到视频生成。CogVideoX-2B可在单个3090 GPU上进行推理,生成效果几乎无损。提供详尽的快速入门指南、模型结构介绍和使用案例。探索CogVideoX和CogVideo在Huggingface、WeChat、Discord等平台上的应用,获取更多技术细节和更新。
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