FRESCO

基于空间-时间对应的零样本视频转换技术

FRESCO是一种新型零样本视频转换技术，通过建立空间-时间约束来实现跨帧内容的一致转换。该方法结合帧内和帧间对应关系，对特征进行更新以保持与输入视频的一致性。FRESCO无需训练即可使用，兼容现有模型，能生成高质量连贯的视频，性能超过其他零样本方法。

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Text-To-Video-Finetuning - 使用Diffusers微调ModelScope的文本生成视频模型，提供安装、配置和训练指南

Diffusion ModelsExponentialMLGithubLoRAModelScopeText-To-Video开源项目

Text-To-Video-Finetuning项目使用Diffusers微调ModelScope的文本生成视频模型，提供详尽的安装、配置和训练指南。主要更新包括LoRA训练、模型格式转换和Torch 2.0支持。项目现已归档，相关资源及支持文件仍可用。建议关注@damo-vilab的新实现，以体验全面的视频扩散微调功能。支持多种模型训练与推断，适用于VRAM限制设备，模块化设计方便定制与扩展。

flash-diffusion - 用于加速条件扩散模型的高效蒸馏技术

Flash DiffusionGithubLoRA加速技术图像生成开源项目扩散模型

Flash Diffusion是一种用于加速预训练扩散模型图像生成的蒸馏方法。该技术高效、快速、通用且兼容LoRA，在COCO数据集上实现了少步骤图像生成的先进性能。Flash Diffusion只需几小时GPU训练时间和较少可训练参数，适用于文本生成图像、图像修复、换脸和超分辨率等多种任务。它支持UNet和DiT等不同骨干网络，能够显著减少采样步骤，同时保持高质量的图像生成效果。

Tune-A-Video - 图像扩散模型微调实现高质量文本到视频转换

GithubTune-A-Video人工智能开源项目扩散模型文本生成视频计算机视觉

Tune-A-Video项目通过微调预训练的文本到图像扩散模型，实现高质量文本到视频生成。该方法仅需一个视频-文本对作为输入，即可快速适应新的视频生成任务。支持Stable Diffusion等多种预训练模型，能生成多样化风格的视频内容。项目开源代码实现，提供在线演示和预训练模型，为研究和开发提供便捷的文本到视频生成工具。

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术，适用于低显存环境

ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目

通过瓦片扩散与VAE技术，该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像（≥2K）。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演，并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改，自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。

StoryDiffusion - 实现长序列图像和视频的一致性生成

AI生成GithubStoryDiffusion一致性自注意力开源项目长序列图像生成长视频生成

StoryDiffusion是一个专注于长序列图像和视频生成的AI项目。该项目采用一致性自注意力机制，实现角色连贯的图像生成，并通过运动预测器在压缩图像语义空间中预测条件图像间的运动。StoryDiffusion不仅能生成连贯的漫画，还可创作长时间、高质量的视频，为故事创作和视觉内容生成提供了新的技术方案。

Total-Recon - 可变形场景重建技术实现沉浸式视角合成

3D重建GithubICCV 2023可变形场景重建开源项目视角合成计算机视觉

Total-Recon是一种可变形场景重建系统,能从RGBD传感器拍摄的长视频中重建场景几何、外观和物体运动。该系统支持从新视角渲染场景,包括第一人称和第三人称跟随视角,并提供3D视频滤镜功能。这项技术为沉浸式视角合成和增强现实应用提供了基础支持。

MimicMotion - 基于AI的高质量人体动作视频生成框架

AIGithubMimicMotion人体动作开源项目深度学习视频生成

MimicMotion是一个创新的视频生成框架，可基于任意动作指导生成高质量的长视频。该项目采用置信度感知的姿态引导技术，提高了时间平滑性和模型鲁棒性。通过区域损失放大和渐进式潜在融合策略，MimicMotion有效解决了图像失真问题，并能以较低的资源消耗生成长视频。这一技术在视频质量、控制性和生成长度等方面显著优于现有方法，为人体运动视频生成领域开辟了新的可能性。

RectifiedFlow - 直线路径优化的快速数据生成与传输技术

GithubRectified Flow图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型

RectifiedFlow是一种新型机器学习方法，通过连接样本间的直线路径并学习ODE模型，建立分布间的传输映射。该方法反复优化ODE轨迹，实现高效的一步生成，在保持多样性的同时提高了FID指标。RectifiedFlow在生成建模和无监督域转移方面具有广泛应用前景，为图像生成和数据处理领域提供了新的解决方案。

StableSR - 通过扩散模型实现实际应用中的图像超分辨率

GithubHugging FaceStableSR图像超分辨率开源项目扩散模型模型训练

StableSR项目采用扩散模型，提高了真实世界场景中的图像超分辨率效果。最新更新包括对SD-Turbo的支持以及与ComfyUI和Hugging Face平台的集成。用户可以通过各种平台体验和测试该项目的功能。项目提供了详细的文档、代码示例和训练脚本，已被IJCV期刊接受，并在多个公开数据集中展示了其性能和效果。

ControlNeXt - 高效可控生成框架实现图像视频多样化控制

ControlNeXtGithub人工智能可控生成图像生成开源项目视频生成

ControlNeXt是一个创新的可控生成框架，支持图像和视频的多样化控制。该项目大幅减少可训练参数，提高收敛速度和效率。基于Stable Diffusion等先进模型，ControlNeXt实现了包括人体姿态控制在内的多种生成任务。此外，它还可与LoRA等技术结合，提供更灵活、稳定的生成体验。

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