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。

FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优

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FasterTransformer不仅支持多框架集成，还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能，极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档，有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。

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

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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。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

LAMP - 少量样本视频生成的创新技术

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LAMP是一种基于少量样本的视频生成技术,仅需8-16个视频和1个GPU即可训练。该方法可学习特定运动模式,用于文本到视频生成和视频编辑,能创造奔马、烟花等多种动态效果。LAMP为资源受限情况下的视频生成提供了新的解决方案,在视频生成领域具有重要意义。

latent-consistency-model - 高效快速的少步推理图像合成模型

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Latent Consistency Models (LCM) 是一种创新的图像生成技术,通过将分类器自由引导蒸馏到模型输入中,实现高效的少步推理。LCM支持文本到图像和图像到图像的生成,在极短时间内生成高质量图像,同时提供多种易用的演示。该技术在保持图像质量的同时显著缩短推理时间,为实时图像生成提供了新的可能性。

CoCa-pytorch - CoCa模型的PyTorch开源实现

CoCaGithubPytorch实现transformer架构图像文本模型对比学习开源项目

CoCa-pytorch项目提供了CoCa(Contrastive Captioners)模型的PyTorch实现。该项目将对比学习融入传统的编码器/解码器transformer，优化了图像到文本的转换。项目采用PaLM的transformer架构，包含单模态、多模态transformers和交叉注意力模块。这一实现为研究和开发图像-文本基础模型提供了有力工具。

可灵 - AI视频生成与创意续写平台

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可灵大模型，由快手科技开发，结合3D模型及机器学习技术，根据文本描述快速生成和续写高质量视频。支持多种视频宽高比，适应艺术创作、广告制作等多种应用，为视觉创意提供坚实技术支撑。

LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力

GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目

本项目通过将大型语言模型（LLM）与文本到图像扩散模型结合，提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求，生成中间表示如图像布局，最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型，用户可自行设置实现自托管，从而节约API调用成本。项目更新频繁，包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。

AnimateDiff-Lightning - 十倍速文本到视频生成模型

AnimateDiff-LightningComfyUIGithubHuggingface人工智能开源项目扩散模型文字转视频模型

AnimateDiff-Lightning是一款高速文本到视频生成模型，比原始AnimateDiff快10倍以上。该模型提供1步、2步、4步和8步蒸馏版本，兼容Diffusers和ComfyUI框架。它在写实和动漫风格基础模型上表现出色，可与Motion LoRAs结合增强动态效果。此外，AnimateDiff-Lightning还支持视频到视频转换，扩展了创作者的制作选择。

ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成

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ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型，支持多种视频时长和分辨率，并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果，从而提升大型视频语言模型的理解能力。

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