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ECCV2022-RIFE

实时视频帧插值算法,支持720p及更高分辨率

本项目实现了高效的实时中间流估计算法,支持任意时间步的视频帧插值。最新版本对动画场景进行了优化,在2080Ti GPU上可实现30+FPS的2倍720p插值。项目获得ECCV2022认可,适用于高质量视频插值的开发者和应用。

MindVideo - 大脑活动视频重建技术取得重大突破
GithubMinD-VideofMRI开源项目神经科学脑活动视频重建
MinD-Video是一种从大脑记录重建高质量视频的新型框架。该技术利用掩蔽大脑建模、多模态对比学习和增强稳定扩散模型,从fMRI数据中学习时空信息。MinD-Video可重建任意帧率的视频,在语义分类任务中准确率达85%,结构相似性指数达0.19,较先前技术提升45%。这项研究在NeurIPS 2023获得口头报告资格,为理解人类认知过程提供了新的途径。
FreeInit - 改进视频生成一致性的方法,无需额外训练
FreeInitGithub开源项目无监督学习时序一致性视频扩散模型视频生成
FreeInit改进了视频扩散模型的一致性,通过简单的频率滤波器实现噪声重初始化,无需额外训练。已集成至Diffusers和ComfyUI-AnimateDiff-Evolved,可在Hugging Face上体验在线demo。项目代码和示例脚本方便研究人员应用。
Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复
GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复
研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型,通过多头注意力和前馈网络设计,实现了长距离像素交互,适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊(单图像和双像素数据)和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布,并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。
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_features - 多模态视频特征提取框架 支持多种深度学习模型
GitHub项目Github多模态分析开源项目深度学习模型视频特征提取计算机视觉
video_features是一个开源的视频特征提取框架,支持视觉、音频和光流等多种模态。该框架集成了S3D、R(2+1)d、I3D-Net等动作识别模型,VGGish声音识别模型,以及RAFT光流提取模型。它支持多GPU和多节点并行处理,可通过命令行或Colab快速使用。输出格式灵活,适用于视频分析相关的研究和应用。
MOFA-Video - 可控图像动画图像到视频扩散模型
ECCV 2024GithubMOFA-Video图像动画开源项目混合控制生成模型
MOFA-Video项目采用稀疏到稠密运动生成和基于流的运动适配技术,能通过轨迹、关键点序列及其组合等多种控制信号将单张图像转化为动画。最新更新包括关键点面部图像动画的推理脚本和轨迹图像动画的训练代码。该项目即将亮相ECCV 2024,并提供多个演示和检查点,便于用户测试和使用。访问项目页面了解更多详情和效果展示。
sd-webui-stablesr - 提高图像超分辨率,适用于各种类型的图片处理
Automatic1111 WebUIGithubJianyi WangStable DiffusionStableSR开源项目超分辨率
此页面介绍了StableSR项目及其主要功能和用途。StableSR显著提升了图像细节和色彩准确度,并降低显存需求,适用于综合性图像处理。提供了SD2.1 768和512版本以支持高分辨率处理。此外,项目通过负提示词进一步优化图像质量,适合摄影、动漫及AIGC图像的超分辨率处理,且提供详细的安装和使用指南。
stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 - 从图像生成视频的扩散模型的稳定性
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion开源项目模型研究用途规定条件视频生成非商业用途
Stable Video Diffusion 1.1 是一款专为研究用途而设计的图像到视频生成模型,通过优化固定条件和运动配置,实现了更一致的视频输出。该模型可以从单张图像生成25帧、分辨率为1024x576的视频片段,但不适用于精确表现真实人物或事件,且不能通过文本进行控制。在探讨生成模型的局限性和偏见时,该模型表现出色。欲了解更多信息,请访问 Stability AI 的 GitHub 仓库。
stable-video-diffusion.com - Stable Video Diffusion,创新的图像转视频技术
AI工具AI视频生成Stable Video Diffusion图像转视频开源模型生成式AI
stable-video-diffusion.com介绍了Stable Video Diffusion技术,这是一种新型的图像到视频转换方法。网站详细说明了SVD和SVD-XT两种模型的特点和应用,包括它们的分辨率、帧数和帧率。作为研究预览版本,该技术主要用于教育和创意领域。网站还讨论了这项技术在广告、教育和娱乐行业的潜在应用,以及当前的技术限制。作为开源项目,网站鼓励开发者参与,推动视频生成技术的进步。
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。
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