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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。

MiniGPT4-video - 提升视频理解的创新多模态语言模型
GithubGoldfishMiniGPT4-Video多模态开源项目视频理解长视频
MiniGPT4-Video项目采用交错视觉-文本标记技术,大幅提升了多模态大语言模型的视频理解能力。该模型在短视频理解方面表现优异,多项基准测试中均优于现有方法。项目还开发了Goldfish框架,专门应对任意长度视频的处理难题,有效解决了长视频理解中的噪声、冗余和计算挑战。这些创新成果为视频分析和理解领域开辟了新的可能性。
MuseV - 开源虚拟人视频生成框架支持无限长度输出
GithubMuseV并行降噪开源项目扩散模型无限长度虚拟人视频生成
MuseV是一个基于扩散模型的开源虚拟人视频生成框架。该框架支持无限长度视频生成,采用视觉条件并行去噪方案,兼容Stable Diffusion生态系统。MuseV支持图像到视频、文本到视频、视频到视频等多种生成模式,并提供多参考图像技术。该项目还开源了训练代码,为研究人员和开发者提供了完整的虚拟人视频生成解决方案。
dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架
DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成
DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架,专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频,例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示,体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
GithubPytorchU-net开源项目文本到视频深度学习视频生成
video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。
ttts - 创新多语言语音合成技术的突破性进展
AI模型GithubTTSVQVAE声音合成多语言支持开源项目
TTTS_v4是一个开源的多语言语音合成项目,通过创新的'细节'建模方法改进了传统VQ技术。该项目现已支持中文、英文、日语和韩语,并具有扩展性。TTTS_v4整合了tokenizer训练、VQVAE训练和GPT语音合成技术,旨在生成高质量的自然语音。此外,项目还提供模型微调功能,适用于多种语言场景和个性化需求。
Vidu - 高效视频生成平台,支持文本与图像转换成视频
AI工具AI视频Vidu主体参照图生视频多模态
Vidu是生数科技与清华大学研发的自主视频生成平台,通过输入文字或上传图片快速创建高质量视频。核心功能包括主体参照、文本生成视频和图像生成视频。其独特技术及多模态视频模型帮助创作者实现视频中角色和场景的一致性,适用于影视、动漫、广告等行业,生成速度快,同时具备强大的语义理解能力和精准呈现效果。
stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 - 高性能图片转视频生成模型,支持1024x576像素视频制作
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能模型商业授权图像转视频开源项目模型生成式AI
Stable Video Diffusion 1.1是Stability AI开发的图像生成视频AI模型,基于SVD Image-to-Video [25 frames]优化而来。它可将单张图片转换为25帧、1024x576分辨率的短视频,采用6FPS帧率和Motion Bucket Id 127参数,输出效果比1.0版本更稳定。该模型适用于艺术创作、教育等领域,支持非商业和商业用途。用户可通过Stability AI的generative-models仓库获取和使用该模型。
awesome-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库
AI视频Github图像到视频开源项目扩散模型文本到视频视频生成
资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。
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。
Trendvideo.ai - AI短视频生成工具 快速创作多平台热门内容
AI工具AI视频生成多语言支持社交媒体内容视频定制订阅计划
Trendvideo.ai是一款AI视频生成工具,面向社交媒体内容创作者。该工具支持生成Reels、TikTok、Shorts等短视频,以及最长10分钟的长视频。平台声称用户能在60分钟内生成全年内容,并支持多种语言和自定义选项。Trendvideo.ai生成的视频内容可在TikTok、Instagram和YouTube等平台上货币化。该平台提供多种订阅计划,针对不同需求的创作者。
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