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VideoTetris

创新视频生成技术 实现复杂语义精确组合

VideoTetris是一个视频生成框架,采用时空组合扩散技术实现复杂文本语义的精确表达。通过操控去噪网络的注意力图,在空间和时间维度上控制视频生成。项目提出了视频数据预处理方法,提升了训练数据的动态性和提示理解能力。VideoTetris可生成10秒至2分钟或更长的视频,为复杂场景视频生成提供了新方案。

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。
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。
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。
Tune-A-Video - 图像扩散模型微调实现高质量文本到视频转换
GithubTune-A-Video人工智能开源项目扩散模型文本生成视频计算机视觉
Tune-A-Video项目通过微调预训练的文本到图像扩散模型,实现高质量文本到视频生成。该方法仅需一个视频-文本对作为输入,即可快速适应新的视频生成任务。支持Stable Diffusion等多种预训练模型,能生成多样化风格的视频内容。项目开源代码实现,提供在线演示和预训练模型,为研究和开发提供便捷的文本到视频生成工具。
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。
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。
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。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
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。
VEnhancer - 提升文本到视频生成质量的时空增强框架
AI视频处理GithubVEnhancer开源项目扩散模型空间时间增强视频生成
VEnhancer是一个时空增强框架,旨在提高文本到视频(T2V)生成模型的输出质量。该框架基于ControlNet结构,整合了预训练视频扩散模型的多帧编码器和中间块,构建可训练的条件网络。VEnhancer接收低分辨率关键帧和完整噪声潜在帧作为输入,通过噪声增强和下采样因子进行网络调节,从而生成更高质量、更连贯的视频内容。
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