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KandinskyVideo

先进的开源文本到视频生成模型

KandinskyVideo 1.1是一个开源的文本到视频生成模型,在EvalCrafter基准测试中表现突出。该模型采用三阶段生成流程:初始帧生成、关键帧生成和帧插值,有效提高了视频质量和内容连贯性。除了支持文本到视频转换,KandinskyVideo 1.1还能为输入图像添加动画效果。在视觉质量、文本-视频对齐、动作质量和时间连贯性等方面,该模型都展现出优秀性能,体现了开源文本到视频生成技术的最新发展。

Kling AI - 文本生成视频AI模型 Kling AI 创造高品质动态影像
AI工具Kling AIKuaiying人工智能文本转视频视频生成
Kling AI是一款创新的Sora-like文本生成视频AI模型,采用3D空间时间联合注意力机制,生成长达2分钟、30fps帧率的高质量视频。该模型模拟真实物理特性,创造符合物理法则的内容,支持灵活视频纵横比,输出1080p分辨率电影级画质。Kling AI具备强大概念组合能力,将丰富想象力转化为具体影像,创造现实中不存在的场景。目前可通过'快影'应用体验Kling AI beta版本。
AI-Auto-Video-Generator - AI自动视频生成:从故事提示到视频合成
AI-Auto-Video-GeneratorDALL-EElevenLabsGithubOpenAI开源项目视频生成
该项目利用AI技术生成视频,通过用户的故事提示,采用OpenAI的GPT-3生成文本,OpenAI的DALL-E生成图像,并用ElevenLabs API进行语音合成,最终合成一个视频。项目要求安装Python 3.6或更高版本、pip、FFmpeg等工具,以及配置OpenAI和ElevenLabs API密钥。用户还可修改代码来制作特定主题的视频,如俳句或蜜蜂知识,并自定义图像和语音设置,实现个性化的视频创作体验。
awesome-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库
AI视频Github图像到视频开源项目扩散模型文本到视频视频生成
资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。
MotionDirector - 自定义文本到视频模型的动作生成
AI视频生成GithubMotionDirector开源项目扩散模型文本到视频运动定制
MotionDirector是一款文本到视频扩散模型定制工具,可根据视频样本学习特定动作概念并应用于视频生成。该工具支持单个或多个参考视频,能准确捕捉动作特征,实现外观和动作的同步定制。此外,MotionDirector还具备图像动画和电影镜头效果功能,为AI视频创作提供更多可能性。
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。
AI-text-to-video-model-from-scratch - 从零开始使用Python构建小规模AI文本生成视频模型
ColabGANGithubOpenAIPythonStability AI开源项目
完整指南教你使用Python从零构建AI文本生成视频模型,详细介绍理论概念、GAN架构、代码实现和训练过程。了解如何在普通硬件上高效训练小规模模型,实现文本到视频的转换。
VADER - 基于奖励梯度的视频生成质量优化技术
AIGithubVADER开源项目机器学习视觉处理视频生成
VADER是一种基于奖励梯度的视频生成质量优化技术。该方法无需大规模标注数据集,即可有效提高视频与文本的一致性、美观度,并生成更长时间的高质量视频。VADER兼容多个主流视频生成模型,如VideoCrafter2、Open-Sora和ModelScope,能显著提升其生成能力。项目提供了详细的安装、推理和训练指南,便于研究人员和开发者进行实验和应用。
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。
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。
kencanmix_v1.5 - 稳定扩散与文本到图像生成的优化方案
AI绘图GithubGoogle colabHuggingfacediffusersstable-diffusion开源项目文本到图像模型
kencanmix_v1.5通过整合稳定扩散和谷歌Colab,提供了卓越的文本到图像转换能力,示例图片体现了创新的推理技术,为图像生成探索开辟了新的方向。
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