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MuseV

开源虚拟人视频生成框架支持无限长度输出

MuseV虚拟人视频生成扩散模型无限长度并行降噪Github开源项目

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。

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3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习
MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。
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muse.ai是新一代无广告视频托管平台，集成嵌入式播放器和智能搜索功能。平台运用AI技术实现视频索引、内容搜索和自动转录。支持团队协作、视频变现和品牌定制。作为全方位视频解决方案，muse.ai涵盖存储、分析、分享和变现等功能，满足当代网络视频需求。
StreamingT2V - 先进的长视频生成技术 实现连贯动态和可扩展内容
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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。
video-diffusion-pytorch - 开源项目实现文本到视频生成新突破
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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。
Awesome-Video-Diffusion - 人工智能视频生成与编辑技术资源大全
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本文汇集了视频生成、编辑、修复和理解领域的最新扩散模型研究。内容包括开源工具箱、基础模型、评估基准和指标等。涵盖基础视频生成、可控生成、长视频生成、3D视频生成等多个方向，为视频AI技术研究和开发提供全面参考。
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MVDream-sd2.1-diffusers是一个开源的3D内容生成框架，基于多视图扩散技术。该项目将MVDream模型移植到Diffusers库中，实现了多视角3D生成功能。通过文本提示，用户可以创建高质量的3D模型，适用于创意设计和虚拟内容制作。项目在GitHub上提供示例代码，方便快速上手。框架设计时考虑了伦理因素，避免生成具有敌意或冒犯性的内容。
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