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CVPR23_LFDM

潜在流扩散模型实现条件图像到视频生成

CVPR23_LFDM项目提出了一种基于潜在流扩散模型的条件图像到视频生成方法。该方法在MUG、MHAD和NATOPS数据集上展示了生成流畅自然的人脸表情和人体动作视频的能力。项目开源了预训练模型、演示代码和详细的模型训练流程,为计算机视觉研究提供了有价值的资源。

CVPR2023-DMVFN - 动态多尺度体素流网络在视频预测领域的应用
CVPR2023GithubSOTA模型动态多尺度体素流网络开源项目数据集视频预测
本项目介绍了一种在视频预测领域的新模型——动态多尺度体素流网络。该模型由CVPR2023收录并成为亮点,通过对Cityscapes、KITTI及DAVIS等多个数据集的训练和测试,展示了其在视频预测中的表现。项目页面包括详细的安装、数据准备、训练和测试步骤,并提供丰富的可视化结果和资源链接,支持预训练模型的下载以便实际应用。
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。
LFM - 潜空间流匹配实现高效图像生成
Flow MatchingGithubPyTorch图像生成开源项目潜在空间生成模型
LFM项目创新性地将流匹配应用于预训练自编码器的潜空间,显著提升高分辨率图像生成的效率。这种方法不仅在计算资源有限的情况下保持了图像质量,还首次将条件生成任务融入流匹配框架。经过广泛测试,LFM在多个数据集上均取得了优异的定量和定性结果。
Collaborative-Diffusion - 多模态控制的面部生成与编辑,协作扩散模型
CVPR 2023Collaborative DiffusionGithubMMLab@NTU多模态脸部生成开源项目脸部编辑
Collaborative Diffusion项目展示了如何通过多模态控制生成和编辑面部图像,保证生成结果与输入条件一致。该项目使用动态扩散器在每一步选择性处理不同模态,确保身份信息的准确性。最新更新包括对FreeU的支持、单模态面部生成推理脚本,以及适用于不同分辨率的模型训练和推理代码,满足多样化应用需求。
stable-video-diffusion-img2vid-xt - 图像到视频转换模型Stable Video Diffusion实现动画生成
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是Stability AI开发的扩散模型,可将静态图像转换为短视频。该模型生成25帧、576x1024分辨率的视频片段,视频质量优于同类产品。适用于艺术创作、教育工具等场景,支持商业和非商业用途。模型存在视频较短、不支持文本控制等局限性。开发者可通过GitHub上的开源代码使用该模型。
cond-image-leakage - 改进图像到视频扩散模型中的条件图像依赖问题
DynamiCrafterGithubVideoCrafter图像到视频生成开源项目扩散模型条件图像泄漏
该研究揭示并解决了图像到视频扩散模型中的条件图像依赖问题。研究团队提出了适用于DynamiCrafter、SVD和VideoCrafter1等多种模型的即插即用推理和训练策略。这些策略减轻了模型对条件图像的过度依赖,增强了生成视频的动态效果。项目开源的代码、模型和演示为图像到视频生成研究提供了重要参考。
stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型,可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术,生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色,主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制,但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途,不适用于生成事实性或真实性内容。
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。
CFLD - 粗到细潜在扩散实现姿态引导人像合成
CFLDCVPRGithubpose-guided人物图像合成开源项目潜在扩散
CFLD项目提出粗到细潜在扩散方法,用于姿态引导的人像合成。该方法采用多阶段策略,先生成粗略草图再逐步细化,提高了生成图像质量和准确性。作为CVPR 2024亮点论文,CFLD在人像合成领域展现了重要进展。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
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