CV-VAE

兼容预训练模型的视频生成技术

CV-VAE是一种视频变分自编码器，专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型（如SD 2.1和SVD）兼容，用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重，支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。

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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。

Awesome-Video-Diffusion-Models - 视频扩散模型研究进展与开源资源综述

Github开源工具箱开源项目数据集文本到视频生成视频生成模型评估指标

本文综述了视频扩散模型领域的研究进展和开源资源。内容包括最新工具箱、基础模型、数据集和评估指标,涵盖文本到视频生成、视频编辑和理解等多个方向。文章系统梳理了该领域的关键技术和资源,为研究人员和开发者提供全面参考,有助于推动视频生成和处理技术的发展。

llava-interleave-qwen-0.5b-hf - 多模态模型中的图像到文本生成的应用与研究

GithubHuggingfaceLLaVA Interleave图像文本转换多模态模型开源项目机器学习模型自然语言处理

LLaVA Interleave是基于变换器架构进行优化的开源自回归语言模型，专注于多模态大模型和聊天机器人的研究，支持多图像和多提示生成，适用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员和爱好者。在遵循开放许可证要求的前提下，模型提升了图像到文本的生成能力。通过4比特量化和Flash Attention 2优化策略，显著提高了生成效率。

VideoLLaMA2-7B - 多模态大语言模型在视频时空建模和音频理解上的应用

GithubHuggingfaceVideoLLaMA 2多模态大语言模型开源项目模型模型推理空间-时间建模视频问答

VideoLLaMA2-7B 项目聚焦于视频时空的建模与音频理解，利用先进的视觉和语音编码技术提升视频内容分析能力。项目支持视频聊天和多选视频问答，提供训练与推理代码，适用于多种场景需求，并开放模型权重及技术报告以支持研究与开发。

sharegpt4video-8b - 基于视频指令数据训练的开源视频对话模型

GithubHuggingfaceShareGPT4Video开源项目机器学习模型视频指令数据视频聊天机器人视频语言模型

sharegpt4video-8b是一个开源视频对话模型，基于153K多样化视频指令数据和28K高质量视频字幕数据进行全模型微调。该模型能处理视频问答、描述和分析等任务，旨在推进视频-语言模型研究。它主要面向计算机视觉、自然语言处理和人工智能领域的研究人员，用于探索大规模视频-语言模型和视频聊天机器人的潜力。

VideoMamba - 突破性的视频理解状态空间模型

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VideoMamba是一种创新的视频理解模型，克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容，展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案，推动了该领域的发展。

stable-diffusion-videos - 使用Stable Diffusion生成和编辑高质量视频的介绍

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本项目详细介绍了如何使用Stable Diffusion技术制作和编辑视频，支持在Colab环境中快速生成，并能添加音乐同步节奏。针对不同设备，项目提供多种数据类型支持，并具备简易操作界面和Real-ESRGAN超分辨率处理功能，显著提升画质，满足视频制作者的多样需求。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

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LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

LaVIT - 大语言模型理解生成视觉内容的统一框架

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LaVIT项目是一个创新的多模态预训练框架，旨在增强大语言模型处理视觉内容的能力。该项目通过动态离散视觉标记化技术，将图像和视频转换为离散标记序列，使大语言模型能够理解和生成视觉内容。LaVIT支持图像和视频的理解、生成，以及多模态提示生成，为计算机视觉和自然语言处理的融合提供了新的可能性。

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