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Rerender_A_Video

零样本文本引导的视频风格转换框架

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。

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。
FateZero - 无需训练的文本生成视频编辑框架
FateZeroGithub开源项目扩散模型文本驱动视频编辑零样本
FateZero是第一个无需训练即可基于文本进行视频编辑的框架,该框架利用预训练扩散模型实现了一致且强大的编辑能力。通过中间注意力图保留结构与运动信息,并结合自注意力和时空注意力机制,确保视频帧的一致性。FateZero展示了从文本到视频的零噪点样式编辑和局部属性编辑的优越性能。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
RAVE - 基于扩散模型的高效视频编辑技术
CVPRGithubRAVE开源项目扩散模型视频编辑零样本
RAVE是一种基于预训练文本到图像扩散模型的视频编辑技术,无需额外训练即可实现高质量视频编辑。通过创新的噪声重排策略,RAVE提高了视频的时间一致性和处理效率。它支持从局部属性调整到形状变换等多种编辑类型,并可处理任意长度的视频。在多种编辑场景中,RAVE展现出优于现有方法的性能,为视频创作提供了高效灵活的解决方案。
FRESCO - 基于空间-时间对应的零样本视频转换技术
FRESCOGithub开源项目时空对应稳定扩散视频转换零样本学习
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。
Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型
AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉
Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念,支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频,并支持视频重渲染。相比其他方法,Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异,为视频创作提供了新的可能性。
StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术
GithubHuggingFaceStableVideodiffusion开源项目文本驱动视频编辑
StableVideo 通过采用最新的文本驱动一致性扩散算法,提供了创新的视频编辑技术。用户可以下载预训练模型和示例视频,用于视频帧的编辑和渲染。该工具支持多种配置,提供详细的安装和运行指南,便于在本地进行实验。借助 ControlNet 和 Text2LIVE 等开源资源,StableVideo 展示了其在视频处理领域的强大应用潜力。如果该项目对研究有帮助,请参考相关学术论文。
MotionClone - 从参考视频克隆动作实现可控文本到视频生成
AI控制GithubMotionClone动作克隆开源项目文本到视频视频生成
MotionClone是一个无需训练的框架,通过从参考视频克隆动作来控制文本到视频的生成。该项目采用时间注意力机制和位置感知语义引导,有效处理微妙动作并提升生成模型的提示理解能力。MotionClone为视频创作和研究提供了全面的动作和语义指导工具,推动了可控视频生成技术的发展。
PortraitGen-code - 肖像视频编辑技术,结合多模态生成模型
3D重建GithubPortraitGen多模态生成开源项目视频编辑风格迁移
这个项目实现了一种创新的肖像视频编辑方法,采用多模态生成模型来实现统一且高表达力的风格转换,能够处理单目RGB视频中的文本和图像驱动的高质量编辑以及光照调整,从而提高面部结构呈现的质量。
VideoElevator - 融合文本到图像技术提升AI视频生成质量
GithubVideoElevator开源项目扩散模型文本到图像文本到视频视频生成
VideoElevator是一个开源的AI视频生成项目,通过结合文本到图像和文本到视频的扩散模型来提升生成视频的质量。该项目采用免训练、即插即用的方法,将视频生成过程分为时间运动细化和空间质量提升两个阶段。VideoElevator能在11GB以下显存的GPU上运行,支持多种扩散模型的协作,为高质量AI视频生成提供了新的解决方案。
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