Latte

创新的潜在扩散Transformer视频生成技术

Latte 视频生成 AI模型深度学习 Transformer Github 开源项目

Latte是一种新型视频生成模型，采用潜在扩散Transformer技术。该模型在多个标准数据集上表现优异，并支持文本到视频的生成。项目提供PyTorch实现、预训练模型和相关代码，为视频生成研究提供了重要参考。Latte在建模视频分布方面采用了创新方法，为未来研究提供了新的思路。

CV-VAE - 兼容预训练模型的视频生成技术

CV-VAEGithubVAE兼容性开源项目潜在空间视频生成

CV-VAE是一种视频变分自编码器，专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型（如SD 2.1和SVD）兼容，用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重，支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。

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。

EasyAnimate - 基于Transformer的高分辨率长视频生成框架

AI绘图EasyAnimateGithub开源项目深度学习视频生成计算机视觉

EasyAnimate是一个开源的高分辨率长视频生成框架。该项目基于Transformer架构,采用类Sora结构和DIT技术,使用Transformer作为视频生成的扩散器。EasyAnimate支持训练扩散模型生成器、处理长视频的VAE和元数据预处理。用户可直接使用预训练模型生成多种分辨率的6秒24帧视频,也可训练自定义基线模型和Lora模型实现特定风格转换。

text-to-video-synthesis-colab - 多模型文本到视频合成工具集成

AI模型ColabGithubHugging Face开源项目文本生成视频

该开源项目集成了Longscope、Zeroscope和Potat1等多个文本到视频合成模型。用户可在Colab环境中,通过输入文本生成短视频。项目支持多种分辨率和风格选择,并包含视频增强功能。这一工具集适用于多种创意和内容制作场景,为AI视频创作提供了便利。

CogVideoX-5b - 专家Transformer驱动的先进文本到视频生成模型

CogVideoXGithubHuggingface人工智能开源项目扩散模型文本到视频模型视频生成

CogVideoX-5b是基于专家Transformer的文本到视频生成模型。它可生成6秒720x480分辨率、8帧/秒的视频,支持226个token的英文提示输入。模型采用BF16精度,推理VRAM消耗低至5GB。通过多项优化,CogVideoX-5b在保持视觉质量的同时提高了推理速度,为视频生成研究与应用提供了有力工具。

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。

Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型

AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉

Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念，支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频，并支持视频重渲染。相比其他方法，Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异，为视频创作提供了新的可能性。

latentblending - 基于AI的高效视频场景过渡技术

AI生成GithubLatent blendingSDXLStable Diffusion开源项目视频转场

LatentBlending 是一种基于 Stable Diffusion XL 的视频过渡技术，能够在几秒钟内生成不同场景之间的平滑转换效果。该技术通过混合中间潜在表示来实现无缝过渡，支持高分辨率自定义。最新版本集成了 SDXL Turbo，进一步提升了生成速度。项目提供 Python 接口和 Gradio UI，便于开发者和用户快速应用和测试。

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。

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。

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