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VEnhancer

提升文本到视频生成质量的时空增强框架

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。

dreamoving-project - 基于扩散模型的人工智能视频生成框架
DreaMovingGithub人工智能人物视频开源项目扩散模型视频生成
DreaMoving是一个基于扩散模型的视频生成框架,专注于创建高质量的定制人物视频。该系统可根据文本描述在多样化场景中生成人物动作视频,例如海滩、公园和埃及金字塔等。这个由阿里巴巴智能计算研究院开发的项目提供中英文在线演示,体现了人工智能在视频生成领域的最新技术进展。
multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 - 生成与图像放大技术,适用于低显存环境
ControlNetDemofusionGithubTiled DiffusionVAEsd-webui开源项目
通过瓦片扩散与VAE技术,该扩展支持在有限显存条件下生成或放大超大图像(≥2K)。主要功能包括瓦片VAE、瓦片扩散、区域提示控制和噪声反演,并兼容ControlNet、StableSR和SDXL等高级功能。项目免费开放使用和修改,自2023.3.28起代码不得用于商业贩售。访问wiki页面获取更多详细文档和教程。
realistic-vision-v12 - 基于文本生成逼真图像的新技术
AI绘图GithubHuggingfaceRealistic Visiondiffusersstable-diffusion图像生成开源项目模型
Realistic Vision 1.2结合稳定扩散技术和diffusers库,从文本生成高质量的逼真图像。采用CreativeML-OpenRAIL-M许可证,项目为数字创作提供了灵活性和创新性。通过简单的文本提示,用户可以生成多种符合视觉需求的图像,适用于多个创意领域。
Awesome-Video-Diffusion-Models - 视频扩散模型研究进展与开源资源综述
Github开源工具箱开源项目数据集文本到视频生成视频生成模型评估指标
本文综述了视频扩散模型领域的研究进展和开源资源。内容包括最新工具箱、基础模型、数据集和评估指标,涵盖文本到视频生成、视频编辑和理解等多个方向。文章系统梳理了该领域的关键技术和资源,为研究人员和开发者提供全面参考,有助于推动视频生成和处理技术的发展。
vvenc - 开源H.266/VVC视频编码器VVenC 高效易用的实现
FraunhoferGithubH.266编码器VVenC开源软件开源项目视频压缩
VVenC是Fraunhofer开发的开源H.266/VVC视频编码器。它提供五种质量/速度预设模式,支持感知优化以提升视频主观质量,具备优秀的帧级和任务级并行能力,支持单遍和双遍可变比特率编码。VVenC结合了易用性和高性能,适用于多种视频编码需求。该项目在GitHub开源,欢迎社区参与贡献。
sdxl-vae - 优化自动编码器提升图像生成细节
GithubHuggingfaceStable DiffusionVAE图像生成开源项目扩散模型模型自编码器
SDXL-VAE项目为SDXL模型提供了优化版变分自动编码器。通过增大批量大小和采用指数移动平均,新autoencoder在所有重建指标上超越原始模型。它易于集成到diffusers工作流中,提升生成图像的局部高频细节。在COCO 2017数据集评估中,SDXL-VAE在rFID、PSNR、SSIM等指标上均优于原始VAE,显著改善了图像重建质量。
Video-P2P - 跨注意力控制实现高质量视频内容转换技术
CVPR 2024GithubVideo-P2P人工智能开源项目视频编辑跨注意力控制
Video-P2P是一个发表于CVPR 2024的视频编辑项目,通过跨注意力控制机制实现视频内容的高质量转换。该项目提供快速和稳定两种运行模式,支持物体替换、风格转换等多种编辑场景。项目团队公开了相关数据集和在线演示,为研究人员和开发者提供了实用资源,促进了视频编辑技术的进步。
ShortVideoGen - 高效AI短视频生成平台
AI工具ShortVideoGen人工智能文本转视频短视频生成订阅计划
ShortVideoGen是一个创新的text to video平台,结合先进的AI Video Generator技术,将文本快速转化为带音频的短视频。用户只需三步即可完成创作:输入文本、自定义参数、生成视频。平台提供多种订阅选项,适应不同需求。网站还展示了多样化的视频示例,突显其广泛应用价值。
AnimateLCM - 基于机器学习的轻量级视频生成框架
AnimateLCMGithubHuggingface人工智能动画图像处理开源项目模型深度学习视频生成
AnimateLCM是一个视频生成框架,支持文本到视频和图像到视频的转换功能。该框架采用轻量级计算方式,无需使用预训练视频数据即可生成个性化视频。框架集成了SVD-xt和I2V模型,通过6步推理完成视频生成。基于Diffusers库开发,支持多种复杂场景的视频生成任务。
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