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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

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。

TTS - 高性能文本到语音生成库,支持多语言
GithubMozillaTTSText-to-Speech多语言支持开源项目预训练模型
TTS库基于最新研究成果,提供高效的文本到语音生成技术,实现了训练便捷、速度快、质量高的最佳平衡。该库包括预训练模型和数据集质量评估工具,已被广泛应用于20多种语言的产品和研究项目。支持多说话人TTS、快速模型训练、多GPU训练,并兼容PyTorch、TensorFlow和TFLite等多种平台。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。
ml-mdm - 开源框架实现高分辨率文本到图像生成模型
GithubMatryoshka Diffusion Models开源项目文本到图像生成深度学习神经网络模型高分辨率图像合成
ml_mdm是一个Python开源项目,实现了Matryoshka扩散模型技术用于文本到图像生成。该框架支持训练单个像素空间模型生成高达1024x1024分辨率的图像,开源了U-Net和嵌套U-Net的实现。项目提供预训练模型、Web演示和CC12M数据集上的训练教程,为高分辨率图像和视频合成提供完整解决方案。
Dream Machine AI - AI视频创作平台 文本图像快速转化高质量视频
AI工具AI视频生成Luma Dream Machine图像转视频文本转视频高质量视频
Dream Machine AI是一个先进的AI视频生成平台,可将文本和图像快速转换为高质量、逼真的视频。平台采用先进的变换器模型,每120秒可生成120帧视频。它能处理复杂的时空动作,确保视频内容物理准确且连贯一致,同时保持角色一致性,模拟真实世界物理特征,呈现自然流畅的镜头移动。目前平台免费开放,支持创建多种类型的高质量AI视频。
StyleSpeech - 多说话人自适应文本转语音生成
GithubMeta-StyleSpeech开源项目文本到语音自适应音质预训练模型
Meta-StyleSpeech项目结合最新的多说话者适应性文本到语音合成技术,通过样本少量的语音输入即可生成高质量合成语音。该项目运用风格自适应层归一化技术,高效适配不同说话者的声音特征。提供预训练模型和在线演示供实际应用测试。
RPG-DiffusionMaster - 多模态大语言模型驱动的高质量文图生成框架
GithubRPG区域扩散多模态大语言模型开源项目扩散模型文本到图像生成
RPG-DiffusionMaster是一款创新的文本到图像生成框架,结合多模态大语言模型的提示重述和区域规划能力,以及互补的区域扩散技术。该项目支持多种扩散模型架构,兼容GPT-4等专有模型和开源本地模型,实现先进的图像生成和编辑效果。框架具有高度灵活性和广泛适应性,能生成超高分辨率图像,是一个功能强大的AI创作工具。
stable-diffusion-2-depth - 基于深度感知的Stable Diffusion AI图像生成模型
GithubHuggingfaceStable Diffusion人工智能图像生成开源项目机器学习模型深度学习
stable-diffusion-2-depth是基于Stable Diffusion 2的深度感知AI图像生成模型。它在原有基础上增加了处理MiDaS深度预测的输入通道,实现了额外的条件控制。该模型能够根据文本提示生成和修改高分辨率图像,主要应用于AI安全部署研究、模型局限性探索和艺术创作等领域。作为开源项目,stable-diffusion-2-depth为AI图像生成技术的进步提供了新的可能性。
AI-Powered-Video-Tutorial-Generator - 自动生成视频教程的AI工具 具备角色动画和幻灯片功能
AI视频教程Github字符动画幻灯片开源项目自定义内容语音合成
AI-Powered-Video-Tutorial-Generator是一款自动生成视频教程的AI工具。它使用Cohere语言模型生成脚本,通过Edge TTS提供配音,利用SadTalker实现角色面部动画,并整合Google图片作为幻灯片。该工具允许调整创意度、幽默感、解释深度、角色外观和声音,以制作个性化的教学视频。它采用FastAPI作为后端,Next.js作为前端,为视频教程制作提供了灵活的平台。
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。
photo-background-generation - 基于文本引导的扩散模型实现对象背景一致性
GithubHuggingfaceSalient Object-Aware Background Generation开源项目文本指导扩散模型模型物体膨胀电子商务广告背景生成
该开源项目通过文本引导的扩散模型,解决显著对象背景生成中的'对象扩展'问题,保持对象身份和背景的一致性。适合商业广告等需要清晰度的场景。项目已被CVPR 2024采用,提供创新的背景生成方法。
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