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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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介绍相关项目
CVPR23_LFDM - 潜在流扩散模型实现条件图像到视频生成
GithubLFDM图像到视频生成开源项目条件生成深度学习潜在流扩散模型
CVPR23_LFDM项目提出了一种基于潜在流扩散模型的条件图像到视频生成方法。该方法在MUG、MHAD和NATOPS数据集上展示了生成流畅自然的人脸表情和人体动作视频的能力。项目开源了预训练模型、演示代码和详细的模型训练流程，为计算机视觉研究提供了有价值的资源。
generative-models - SV4D与SV3D一类的创新模型
GithubSDXL-TurboSV3DSV4D开源项目热门稳定AI视频合成
Generative Models项目展示了多个创新模型如SV4D与SV3D，专注于视频到4D扩散建模和图像到视频的多视角合成，旨在提供高分辨率和时间连贯性的研究工具。最新技术报告和视频概览现已发布，支持通过简单的脚本和快速入门指南直接体验模型效果，适用于研究及教育用途。
VEnhancer - 提升文本到视频生成质量的时空增强框架
AI视频处理GithubVEnhancer开源项目扩散模型空间时间增强视频生成
VEnhancer是一个时空增强框架，旨在提高文本到视频(T2V)生成模型的输出质量。该框架基于ControlNet结构，整合了预训练视频扩散模型的多帧编码器和中间块，构建可训练的条件网络。VEnhancer接收低分辨率关键帧和完整噪声潜在帧作为输入，通过噪声增强和下采样因子进行网络调节，从而生成更高质量、更连贯的视频内容。
V-Express - 渐进式训练提升肖像视频生成质量
GithubV-Express开源项目控制信号平衡条件性丢弃渐进式训练肖像视频生成
V-Express项目提出条件性丢弃新方法,实现肖像视频生成的渐进式训练。该方法平衡不同控制信号强度,增强音频等弱信号作用,同时考虑姿态、图像和音频,生成高质量肖像视频。项目优化内存使用,支持长视频生成,提供多种重定向策略,适用不同场景。开源代码和模型可供学术及商业用途,但使用时需遵守相关法规。
SEINE - 短视频到长视频生成的SEINE模型，支持生成过渡效果和视频预测
GithubSEINEStable DiffusionVchitect开源项目视频扩散模型视频生成
SEINE模型是一个专为短视频到长视频生成设计的视频扩散模型，支持过渡效果和视频预测。作为Vchitect视频生成系统的一部分，SEINE基于稳定扩散v1.4模型，支持从文本生成视频的框架LaVie。用户通过配置脚本可生成不同条件下的视频，文档中提供了详细的设置和使用说明。项目提供模型下载链接，并展示了实际的输入图像和输出视频效果。代码以Apache-2.0开源许可发布，可用于学术研究和商业用途。
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。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术，通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络，从文本生成视频，该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法，具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术
GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据
HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用，旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程，为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据，并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点，有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画，为该领域的进步贡献力量。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术
GithubHuggingFaceStableVideodiffusion开源项目文本驱动视频编辑
StableVideo 通过采用最新的文本驱动一致性扩散算法，提供了创新的视频编辑技术。用户可以下载预训练模型和示例视频，用于视频帧的编辑和渲染。该工具支持多种配置，提供详细的安装和运行指南，便于在本地进行实验。借助 ControlNet 和 Text2LIVE 等开源资源，StableVideo 展示了其在视频处理领域的强大应用潜力。如果该项目对研究有帮助，请参考相关学术论文。
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