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CogVideoX-5b-I2V

开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理

CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型,参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频,支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署,单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能,适用于小内存GPU,并可通过torch.compile加速。

Video-LLaVA-7B - 统一图像和视频处理的多模态AI模型
GithubHuggingfaceVideo-LLaVA多模态模型大语言模型开源项目模型视觉语言处理视频理解
Video-LLaVA是一种新型多模态AI模型,采用对齐后投影方法学习统一视觉表示。该模型能同时处理图像和视频,具备出色的视觉推理能力。即使没有图像-视频配对数据,Video-LLaVA也能实现图像和视频间的有效交互。通过将统一视觉表示与语言特征空间绑定,该模型在多模态学习和各类视觉任务中展现优异性能。
Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ - 强大多模态AI实现高分辨率图像和长视频深度理解
GithubHuggingfaceQwen2-VL多模态大语言模型开源项目模型视觉理解视频理解
Qwen2-VL-72B-Instruct-AWQ是一款先进的多模态AI模型,在图像和视频理解方面表现卓越。这个模型能够处理各种分辨率的图像,理解超过20分钟的长视频,并支持多语言文本识别。通过采用动态分辨率和多模态旋转位置编码等创新技术,该模型在视觉理解基准测试中展现了领先优势。Qwen2-VL作为通用视觉语言模型,可广泛应用于复杂推理和内容创作等多个领域。
MiniCPM-V-2_6-int4 - 精简高效的多语言视觉AI对话模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMiniCPM-V图像识别多模态开源项目模型量化模型
MiniCPM-V-2_6-int4是一款经过int4量化的多语言视觉对话模型,GPU内存占用仅约7GB。该模型支持图像理解、OCR、多图像处理和视频分析等视觉任务,可通过Python代码实现流式输出。作为一个资源友好型视觉AI工具,MiniCPM-V-2_6-int4在保持性能的同时提高了部署效率,适合开发者进行各类视觉AI应用开发。
Vlogger - 多模型协作生成长视频博客的AI系统
AI系统GithubShowMakerVlogger大语言模型开源项目视频生成
Vlogger是一个创新AI系统,可根据文本描述生成分钟级视频博客。该系统利用大型语言模型作为导演,将长视频生成任务分解为四个阶段,并调用多种基础模型扮演专业角色。Vlogger引入了视频扩散模型ShowMaker,融合文本和视觉提示以增强空间-时间连贯性。系统能从开放描述生成超过5分钟的连贯vlogs,在脚本和演员方面保持一致性。
LaVie - 级联潜在扩散模型实现高质量视频生成
AI视频制作GithubLaVie开源项目文本生成视频潜在扩散模型视频生成
LaVie是一个基于级联潜在扩散模型的文本到视频生成框架。它通过基础模型生成、视频插值和超分辨率三个步骤,可生成16至61帧、最高1280x2048分辨率的高质量视频。该框架支持多种采样方法和参数调整,用户可通过简单命令生成不同风格视频。LaVie开源了模型代码和预训练权重,便于学术研究和商业应用。
Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用
3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉
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。
llava-onevision-qwen2-0.5b-ov-hf - 推动单图、多图和视频理解的多模态大语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Onevision图像理解多模态语言模型开源项目模型视频理解计算机视觉
LLaVA-Onevision是基于Qwen2的多模态大语言模型,通过微调GPT生成的多模态指令数据训练而成。作为首个同时推动单图、多图和视频场景性能边界的模型,它展现出强大的视频理解和跨场景能力,实现了从图像到视频的任务迁移。该模型支持多图像和多提示生成,为多样化的视觉理解任务提供了灵活解决方案。
videocomposer - 灵活可控的视频合成与运动模式生成工具
AI生成GithubVideoComposer动作控制开源项目扩散模型视频合成
VideoComposer是一个开源的视频合成模型,能够同时控制生成视频的空间和时间特征。它支持文本、草图、参考视频等多种输入形式,为用户提供灵活的创作方式。项目包含预训练模型和用户界面,便于研究人员和开发者进行视频合成实验。
Live2Diff - 革新视频扩散模型的实时流翻译技术
AI模型GithubLive2Diff实时流处理开源项目扩散模型视频翻译
Live2Diff是一款基于视频扩散模型的实时流翻译工具。该项目采用单向时间注意力机制,结合多时间步KV缓存和深度先验技术,实现高效的视频处理。支持DreamBooth和LoRA风格迁移,并通过TensorRT优化性能。在512x512分辨率下,处理速度可达16.43 FPS,为实时视频翻译领域提供了新的技术方案。
Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术
AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率
Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目,采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题,并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。
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