!!! 查看我们的CVPR 2024新论文和代码,专为文本条件的图像到视频生成而设计
我们CVPR 2023论文《使用潜在流扩散模型的条件图像到视频生成》的PyTorch实现。
<div align=center><img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/cfc1a7c3-8306-454d-ae29-c3f2b24853dd.png" width="915px" height="306px"/></div>[2023年8月7日更新] 为MHAD数据集添加了多GPU训练代码。
[2023年5月12日更新] 发布了NATOPS数据集的测试演示。
[2023年3月31日更新] 添加了在NATOPS数据集上训练LFDM的说明。
[2023年3月27日更新] 添加了在MHAD数据集上训练LFDM的说明。
[2023年3月27日更新] 发布了MHAD数据集的测试演示。
[2023年3月26日更新] 添加了在MUG数据集上训练LFDM的说明。
[2023年3月26日更新] 我们的论文现已在arXiv上发布。
[2023年3月20日更新] 发布了MUG数据集的测试演示。
以下视频中的所有主体在训练过程中均未出现。
MUG数据集上的一些生成视频结果。
<div align=center> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/365beb52-df78-4e10-b705-b98eed2c39c0.gif" width="500" height="276"/> </div>MHAD数据集上的一些生成视频结果。
<div align=center> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/b28b19ac-3747-4e01-80a8-0a7613205a63.gif" width="500" height="530"/> </div> <div align=center> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/82fc11c1-4560-45a3-aed7-c8fe63188f52.gif" width="500" height="416"/> </div>NATOPS数据集上的一些生成视频结果。
<div align=center> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/88fe9a2a-bf52-4163-8e27-338ff63cccff.gif" width="500" height="525"/> </div>将在MUG上训练的LFDM应用于FaceForensics数据集。
<div align=center> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/ca3dd85a-bedf-40b8-906e-c33f82b257c0.gif" width="400" height="523"/> </div>MUG数据集
python -u demo/demo_mug.py
生成示例视频。如有需要,请在代码文件和配置文件config/mug128.yaml
中设置路径。MUG数据集的预训练模型已发布。MHAD数据集
python -u demo/demo_mhad.py
生成示例视频。如有需要,请在代码文件和配置文件config/mhad128.yaml
中设置路径。MHAD数据集的预训练模型已发布。NATOPS数据集
python -u demo/demo_natops.py
生成示例视频。如有需要,请在代码文件和配置文件config/natops128.yaml
中设置路径。NATOPS数据集的预训练模型已发布。我们的LFDM训练包括两个阶段:1. 以无监督方式训练潜在流自编码器(LFAE)。为加速训练,我们使用MRAA提供的预训练模型初始化LFAE,这些模型可以在他们的github上找到;2. 在LFAE的潜在空间上训练扩散模型(DM)。
MUG数据集
preprocessing/preprocess_MUG.py
中找到。python -u LFAE/run_mug.py
来训练LFAE。如有需要,请设置路径和配置文件config/mug128.yaml
。python -u LFAE/test_flowautoenc_mug.py
来测量其自重建性能。python -u DM/train_video_flow_diffusion_mug.py
来训练DM。如有需要,请设置路径和配置文件config/mug128.yaml
。python -u DM/test_video_flow_diffusion_mug.py
来测试其生成性能。MHAD数据集
preprocessing/preprocess_MHAD.py
中找到。python -u LFAE/run_mhad.py
来训练LFAE。如有需要,请设置路径和配置文件config/mhad128.yaml
。python -u LFAE/test_flowautoenc_mhad.py
来测量其自重建性能。python -u DM/train_video_flow_diffusion_mhad.py
来训练DM。如有需要,请设置路径和配置文件config/mhad128.yaml
。python -u DM/test_video_flow_diffusion_mhad.py
来测试其生成性能。NATOPS数据集
preprocessing/preprocess_NATOPS.py
中找到。python -u LFAE/run_natops.py
来训练LFAE。如有需要,请设置路径和配置文件config/natops128.yaml
。python -u LFAE/test_flowautoenc_natops.py
来测量其自重建性能。python -u DM/train_video_flow_diffusion_natops.py
来训练DM。如有需要,请设置路径和配置文件config/natops128.yaml
。python -u DM/test_video_flow_diffusion_natops.py
来测试其生成性能。如果您在研究中发现我们的方法有用,请考虑引用:
@inproceedings{ni2023conditional,
title={Conditional Image-to-Video Generation with Latent Flow Diffusion Models},
author={Ni, Haomiao and Shi, Changhao and Li, Kai and Huang, Sharon X and Min, Martin Renqiang},
booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
pages={18444--18455},
year={2023}
}
如对代码有任何疑问,欢迎提出问题或联系我:homerhm.ni@gmail.com
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AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然 语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等 多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
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