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make-a-video-pytorch

基于 PyTorch 的最新文本到视频生成器

Make-A-VideoMeta AIPytorch3D卷积时序注意力Github开源项目

此项目实现了 Meta AI 的 Make-A-Video 在 PyTorch 下的版本，利用伪 3D 卷积和时序注意力技术，显著增强了视频的时序一致性。支持图像和视频帧的处理，并且可轻松适用于 DALL-E2 和 Imagen 等模型。项目提供了完整的安装和使用指南，并支持空间和时间一致性的 Unet 模型。

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介绍相关项目
VideoMaker.me - 智能文本和图片转视频生成工具
AI工具AI技术在线工具多语言支持数据安全视频制作
VideoMaker.me是一个AI驱动的视频生成平台，支持文字和图片转视频功能。该平台无需专业编辑技能，用户可轻松创建高质量视频。提供免费在线访问、丰富模板素材库、多语言支持和数据安全保护。适用于动画制作、生日视频、YouTube内容、企业培训和演示等多种场景。能快速生成专业水准视频，满足创作者、营销人员和创新者需求。
deepvoice3_pytorch - 基于卷积网络的文本到语音合成技术
DeepVoice3GithubPyTorch多说话者模型开源项目文本转语音预训练模型
DeepVoice3_pytorch是基于PyTorch的文本到语音深度学习平台，支持多语种和多数据集，包括英语、日语和韩语，适合多个说话者或单个说话者。项目提供预训练模型、音频样本、在线演示及详尽的训练指南，旨在简化用户的使用过程，并能灵活定制个性化的语音合成应用。
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。
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。
VideoAI - 革新视频制作流程的AI创作平台
AI工具AI视频创作VideoAI视频生成订阅计划风格迁移
VideoAI是一个AI视频创作平台，能将想法、情感和图像转化为视频。平台功能包括AI视频生成、风格转换和高质量输出，适用于宣传内容和教育教程等多种类型。界面设计便于初学者和专业人士使用，采用先进AI算法确保视频质量。平台提供免费试用、按需付费和订阅计划选项。VideoAI为视频制作行业带来新的可能性，是一个功能全面的创作工具。
text2video - 文本转视频工具，实现小说可视化阅读
DockerGithubedge-ttshuggingfacestable-diffusion开源项目文本转视频
text2video 是一款将文本转换为视频的开源工具，支持小说等文本的可视化阅读。通过分段文本生成图片和语音，并合成为包含画面、字幕和声音的视频。应用了 stable-diffusion 和 edge-tts 技术，支持 Docker 一键启动和 macOS 本地开发。该工具还支持生成高质量的绘图提示词，利用 huggingface 的开源模型和 ffmpeg 进行音视频合成，操作简便，效果显著。
VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力
GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解
VideoGPT+是一个创新的视频对话模型，通过集成图像和视频编码器，实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征，大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准，为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。
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。
Dream Machine AI - AI视频生成平台
AI工具AI技术Dream Machine AI文本转视频视频生成高质量视频
Dream Machine AI是一个高效的AI视频生成平台，可将文本和图像转换为高质量视频。该平台每120秒生成120帧，确保角色一致性和自然的摄像机运动。它提供真实连贯的动作表现，适用于多种视频类型创作。用户通过简单三步即可在线生成视频。
CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理
AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成
CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型，参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频，支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署，单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能，适用于小内存GPU，并可通过torch.compile加速。
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