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blur

视频运动模糊效果生成器

Blur是一款开源的视频运动模糊处理程序。它利用帧混合技术生成高质量的运动模糊效果,可自定义模糊程度和帧率插值。该工具能够智能识别视频中的静止部分,仅对运动元素应用模糊效果。Blur提供图形界面和命令行操作,适用于游戏录像、影视后期等多种场景。其独特的插值算法可在低帧率视频中实现流畅的运动模糊效果。

VideoBeautify - 开源视频美化应用 支持多主题滤镜和特效
GithubVideoBeautify动画特效开源项目滤镜视频美化音效
VideoBeautify是一个开源的视频美化项目,支持视频录制和相册导入功能。该应用提供多种主题处理选项,包括滤镜、文字特效和动画效果。用户可以对视频进行多样化的美化处理,并将成品保存至相册。这个项目的功能类似于美拍和秒拍等流行应用,为视频创作提供了丰富的工具。该项目已在iPhone 4和iPhone 5S上进行了测试。作为一个开源项目,VideoBeautify为开发者提供了研究和改进视频美化技术的平台。
FFCreator - 基于Node.js的轻量级短视频处理库 支持多种动画效果
FFCreatorGithubNode.js动画效果开源项目短视频处理视频生成
FFCreator是基于Node.js的轻量级短视频处理库。支持添加图片、音乐、视频剪辑和文字等元素,提供近百种场景转场动画效果。模拟了大部分animate.css动画,可将网页动画效果转换为视频。依赖少、安装简单、跨平台,适用于快速创建视频相册和生成短视频。
BAD-Gaussians - 基于高斯散射的3D场景去模糊重建与新视角合成技术
3D重建BAD-GaussiansGithub图像去模糊开源项目新视角合成高斯散射
BAD-Gaussians是一种创新的3D场景重建方法,结合束调整和高斯散射技术,有效处理运动模糊图像。该方法不仅能实现高质量的图像去模糊,还可合成新视角场景。基于nerfstudio框架实现,BAD-Gaussians支持多种数据集和训练模式,为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。
FLAVR - 创新视频帧插值方法实现快速多帧预测
FLAVRGithub帧率提升开源项目深度学习视频插帧计算机视觉
FLAVR是一种新型视频帧插值方法,无需光流估计即可实现快速多帧预测。该方法采用特殊的编码器-解码器架构,结合时空卷积和通道门控,能有效捕捉复杂运动轨迹并生成高质量高帧率视频。相比现有技术,FLAVR在速度和准确性间取得更好平衡,为视频慢动作和帧率提升等应用提供新选择。
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。
StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术
GithubHuggingFaceStableVideodiffusion开源项目文本驱动视频编辑
StableVideo 通过采用最新的文本驱动一致性扩散算法,提供了创新的视频编辑技术。用户可以下载预训练模型和示例视频,用于视频帧的编辑和渲染。该工具支持多种配置,提供详细的安装和运行指南,便于在本地进行实验。借助 ControlNet 和 Text2LIVE 等开源资源,StableVideo 展示了其在视频处理领域的强大应用潜力。如果该项目对研究有帮助,请参考相关学术论文。
mlt - 开源视频编辑多媒体框架
GithubLGPLMLT多媒体框架开源软件开源项目视频编辑
MLT是一个专为视频编辑设计的LGPL多媒体框架。该项目采用CMake进行配置和编译,便于开发者在系统中测试和安装。MLT提供了丰富的功能和灵活的接口,适用于各种视频编辑需求。项目官方网站包含详细文档和贡献指南,有助于开发者深入了解和参与项目。
blended-diffusion - 使用自然语言进行图像局部编辑的工具
Blended DiffusionCLIPDDPMGithub图像编辑开源项目自然语言描述
Blended Diffusion 是一种利用自然语言和ROI掩模进行图像局部编辑的工具。结合了CLIP预训练语言-图像模型和DDPM去噪扩散模型,实现了高效的自然图像编辑。它可以保持背景完整,并无缝融合编辑区域,减少对抗性结果。功能包括新增物体、移除/替换/改变现有物体、背景替换和图像外推。相关代码和模型已开放下载,供用户探索。
deface - 视频和图像人脸匿名化命令行工具
CenterFaceGithubONNX Runtimedeface人脸检测开源项目视频匿名化
deface是一个开源的命令行工具,用于对视频和图像中的人脸进行自动匿名化处理。它能检测每帧画面中的人脸,并应用模糊、黑框或马赛克等滤镜。工具支持调整检测阈值和缩放比例,适用于Linux、Windows和MacOS系统。deface还支持GPU加速,可提高处理效率。作为一个轻量级工具,它为视频和图像的隐私保护提供了简单有效的解决方案。
Glur - 基于Metal的SwiftUI渐进模糊库
GithubMetalSwiftUIiOS开发图形效果开源项目渐进模糊
Glur是一个基于Metal的SwiftUI库,实现类似Apple系统的渐进模糊效果。支持iOS、macOS、watchOS、tvOS和visionOS平台,提供简洁的API接口。开发者可自定义模糊半径、偏移量、插值和方向。该库利用SwiftUI Shader API和Metal着色器高效实现高斯模糊,仅适用于纯SwiftUI视图。App Store上可下载演示应用体验效果。
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