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StreamingT2V

先进的长视频生成技术 实现连贯动态和可扩展内容

StreamingT2V是一种创新的自回归技术,专门用于生成长时间、连贯一致的视频内容。该技术无需分段处理即可创建动态丰富的视频,确保了时间上的连贯性,同时保持与文本描述的高度契合和单帧图像的优质表现。目前已实现生成1200帧(约2分钟)的视频,并具有进一步延长的潜力。值得注意的是,StreamingT2V的性能不局限于特定的文本到视频模型,这意味着随着基础模型的进步,视频质量有望进一步提升。

ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成
AI模型GithubShareGPT4Video开源项目视频字幕视频理解视频生成
ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型,支持多种视频时长和分辨率,并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果,从而提升大型视频语言模型的理解能力。
FIFO-Diffusion_public - 文本驱动的无限长度视频生成技术
AI视频生成FIFO-DiffusionGithub开源项目文本生成视频无限长视频
FIFO-Diffusion是一种创新的文本到视频生成技术,无需额外训练即可从文本描述生成无限长度的高质量视频。该项目具有低内存需求(不到10GB VRAM)、支持多GPU并行推理等特点,并可与VideoCrafter2和Open-Sora Plan等先进模型兼容。FIFO-Diffusion为研究人员和开发者提供了探索和创造长时间、连贯视频内容的有力工具。
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。
stable-video-diffusion-img2vid-xt - 图像到视频转换模型Stable Video Diffusion实现动画生成
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是Stability AI开发的扩散模型,可将静态图像转换为短视频。该模型生成25帧、576x1024分辨率的视频片段,视频质量优于同类产品。适用于艺术创作、教育工具等场景,支持商业和非商业用途。模型存在视频较短、不支持文本控制等局限性。开发者可通过GitHub上的开源代码使用该模型。
text2video - 文本转视频工具,实现小说可视化阅读
DockerGithubedge-ttshuggingfacestable-diffusion开源项目文本转视频
text2video 是一款将文本转换为视频的开源工具,支持小说等文本的可视化阅读。通过分段文本生成图片和语音,并合成为包含画面、字幕和声音的视频。应用了 stable-diffusion 和 edge-tts 技术,支持 Docker 一键启动和 macOS 本地开发。该工具还支持生成高质量的绘图提示词,利用 huggingface 的开源模型和 ffmpeg 进行音视频合成,操作简便,效果显著。
CogVideo - 开源视频生成模型,支持高效单GPU推理
CogVideoXGithubICLR'23开源项目文本到视频视频生成
CogVideoX和CogVideo通过大规模预训练模型和3D因果VAE技术,实现高质量的文本到视频生成。CogVideoX-2B可在单个3090 GPU上进行推理,生成效果几乎无损。提供详尽的快速入门指南、模型结构介绍和使用案例。探索CogVideoX和CogVideo在Huggingface、WeChat、Discord等平台上的应用,获取更多技术细节和更新。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。
stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 - 从图像生成视频的扩散模型的稳定性
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion开源项目模型研究用途规定条件视频生成非商业用途
Stable Video Diffusion 1.1 是一款专为研究用途而设计的图像到视频生成模型,通过优化固定条件和运动配置,实现了更一致的视频输出。该模型可以从单张图像生成25帧、分辨率为1024x576的视频片段,但不适用于精确表现真实人物或事件,且不能通过文本进行控制。在探讨生成模型的局限性和偏见时,该模型表现出色。欲了解更多信息,请访问 Stability AI 的 GitHub 仓库。
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。
sd-webui-text2video - 基于Auto1111的多样化text2video模型实现
GithubLoRAModelScopeStableDiffusion WebUIText2videoVideoCrafter开源项目
基于Auto1111的webui依赖,该扩展实现了ModelScope和VideoCrafter等text2video模型,无需登录即可使用。要求至少6GB的VRAM,支持不同帧数和分辨率的视频生成。项目包含多次更新,新增功能如VAE设置、提示权重和WebAPI,并支持LoRA训练。提供详细的模型下载指南,并欢迎社区的贡献与支持。
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