Make-Your-Video

结合文本和深度信息的智能视频生成模型

Make-Your-Video 视频生成 AI模型深度学习计算机视觉 Github 开源项目

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。

AI模型GithubVGen开源项目视频生成阿里巴巴

VGen是一个功能丰富的开源视频生成工具库。它整合了多个先进的视频生成模型，可根据文本、图像、动作和主体等输入创建高质量视频。VGen提供可视化、采样、训练和推理等实用工具，支持图像到视频、文本到视频等多种任务。该项目具有良好的扩展性和完整性，由阿里巴巴集团通义实验室开发。

videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型

GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理

VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互，可主动更新响应，如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据，并采用并行化推理技术实现高速处理，在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色，能高效处理长达10分钟的视频，为视频理解与交互领域带来新的可能性。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

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MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

艺映AI - 适合多场景的智能短视频生成平台

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艺映AI提供一个免费平台，将文本和图片转换为多风格的高质量动态视频，涵盖短视频、小说推文等应用场景，支持文生视频、图生视频等多种服务。

MotionCtrl - 视频生成中的动作控制统一解决方案

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MotionCtrl是一个统一的视频生成动作控制系统，可独立调节生成视频中的相机和物体运动。该项目兼容SVD、VideoCrafter和AnimateDiff等多个视频生成模型，并提供训练代码、推理脚本和在线演示。通过MotionCtrl，研究人员和内容创作者能够更精确地控制生成视频的动作效果，从而提高视频生成的质量和灵活性。

AnimateLCM - 基于机器学习的轻量级视频生成框架

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AnimateLCM是一个视频生成框架，支持文本到视频和图像到视频的转换功能。该框架采用轻量级计算方式，无需使用预训练视频数据即可生成个性化视频。框架集成了SVD-xt和I2V模型，通过6步推理完成视频生成。基于Diffusers库开发，支持多种复杂场景的视频生成任务。

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

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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。

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。

Luma AI - 通过文本和图像生成高质量视频的AI平台

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Luma AI专注于3D AI技术，通过Dream Machine模型，仅需文本和图像即可快速制作高质量视频，适合各类用户。

videomae-large - 视频自监督学习的高效模型

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VideoMAE大型模型在Kinetics-400数据集上进行自监督预训练，采用掩码自编码器方法，有效学习视频的内在表示。利用视觉Transformer架构，通过将视频划分为固定大小的图像块，结合线性嵌入和位置编码，进行深度分析和像素预测，适用于多种后续任务和特征提取，包括视频分类和处理。

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