Rerender_A_Video

零样本文本引导的视频风格转换框架

Rerender A Video 视频转换 AI视频处理时间一致性零样本学习 Github 开源项目

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。

VideoCrafter - 突破数据限制的开源视频生成与编辑工具

AI模型GithubVideoCrafter2图像转视频开源项目文本转视频视频生成

VideoCrafter2是一个开源的视频生成和编辑工具，致力于克服数据限制，提高视频扩散模型质量。它支持文本到视频和图像到视频的生成，在有限数据条件下实现了更好的动态效果和概念组合。该工具提供高分辨率输出和更高的一致性，为研究人员和创作者提供了实用的视频内容制作方案。

Stable Video Diffusion - 革新性AI图像到视频生成技术

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Stable Video Diffusion是一种先进的AI视频生成技术，能将静态图像或文本转换为高质量视频。通过图像预训练、视频预训练和高质量视频微调，实现多视角3D生成和文本到视频转换。该技术广泛应用于广告、电影预告片和教育视频等领域，为内容创作开辟新途径。用户可轻松上传图像，选择风格并生成AI视频，无需专业经验。

KandinskyVideo - 先进的开源文本到视频生成模型

GithubKandinsky Video 1.1人工智能开源模型开源项目文本生成视频视频生成技术

KandinskyVideo 1.1是一个开源的文本到视频生成模型，在EvalCrafter基准测试中表现突出。该模型采用三阶段生成流程：初始帧生成、关键帧生成和帧插值，有效提高了视频质量和内容连贯性。除了支持文本到视频转换，KandinskyVideo 1.1还能为输入图像添加动画效果。在视觉质量、文本-视频对齐、动作质量和时间连贯性等方面，该模型都展现出优秀性能，体现了开源文本到视频生成技术的最新发展。

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

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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。

DynamiCrafter - 将开放域图像转化为动态视频的AI动画工具

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DynamiCrafter是一个图像动画化项目,能够基于文本提示将静态图像转换为动态视频。该项目利用预训练的视频扩散模型,生成高分辨率、连贯性强的动画。除了基础的图像动画化功能,DynamiCrafter还支持故事视频生成、帧插值和循环视频生成等应用。该项目在ECCV 2024会议上进行了口头报告,并在多项图像到视频生成基准测试中表现出色。

text-to-video-synthesis-colab - 多模型文本到视频合成工具集成

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该开源项目集成了Longscope、Zeroscope和Potat1等多个文本到视频合成模型。用户可在Colab环境中,通过输入文本生成短视频。项目支持多种分辨率和风格选择,并包含视频增强功能。这一工具集适用于多种创意和内容制作场景,为AI视频创作提供了便利。

Gen-L-Video - 无需额外训练实现多文本条件长视频生成和编辑

Gen-L-VideoGithub多文本条件开源项目无需预训练视频编辑长视频生成

Gen-L-Video是一种扩展短视频扩散模型的视频生成方法,能实现多文本条件下的长视频生成和编辑。该方法无需额外训练即可处理数百帧的视频,并保持内容一致性。Gen-L-Video支持多语义段视频生成、平滑语义变化和视频内容编辑等功能,为长视频处理提供了一种通用解决方案。

Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用

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Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向，提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait，项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展，为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。

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。

FollowYourPose - 基于姿态和文本的自动视频生成技术

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FollowYourPose项目提出了一种新方法，可以通过姿态和文本生成视频。该方法采用两阶段训练方案，利用易获取的数据集和预训练的文本到图像模型，生成可编辑且姿态可控的角色视频。第一阶段通过关键点图像对进行文本到图像的生成，第二阶段利用姿态自由视频数据集微调网络，成功生成连续的姿态可控角色视频，同时保留预训练模型的编辑和概念组合能力。

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