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VideoElevator

融合文本到图像技术提升AI视频生成质量

VideoElevator是一个开源的AI视频生成项目,通过结合文本到图像和文本到视频的扩散模型来提升生成视频的质量。该项目采用免训练、即插即用的方法,将视频生成过程分为时间运动细化和空间质量提升两个阶段。VideoElevator能在11GB以下显存的GPU上运行,支持多种扩散模型的协作,为高质量AI视频生成提供了新的解决方案。

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。
CogVideo - 开源视频生成模型,支持高效单GPU推理
CogVideoXGithubICLR'23开源项目文本到视频视频生成
CogVideoX和CogVideo通过大规模预训练模型和3D因果VAE技术,实现高质量的文本到视频生成。CogVideoX-2B可在单个3090 GPU上进行推理,生成效果几乎无损。提供详尽的快速入门指南、模型结构介绍和使用案例。探索CogVideoX和CogVideo在Huggingface、WeChat、Discord等平台上的应用,获取更多技术细节和更新。
stable-video-diffusion-img2vid - AI模型将静态图像转换为动态短视频的创新技术
GithubHuggingfaceStable Video Diffusion人工智能图像到视频生成开源项目模型深度学习计算机视觉
Stable Video Diffusion Image-to-Video是一种先进的AI模型,可将静态图像转化为短视频。该模型利用潜在扩散技术,生成14帧、576x1024分辨率的视频片段。在视频质量方面表现出色,主要应用于生成模型研究和安全部署等领域。尽管存在视频时长短、可能缺乏动作等限制,但该模型为图像到视频转换技术带来了新的可能性。目前仅限于研究用途,不适用于生成事实性或真实性内容。
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。
VideoBooth - 基于图像提示的AI视频生成新突破
GithubVideoBooth人工智能图像提示开源项目扩散模型视频生成
VideoBooth是一个AI视频生成项目,利用扩散模型技术基于图像提示创建视频。该项目将静态图像主体转化为动态视频,实现图像到视频的转换。VideoBooth采用两阶段训练方法,提供安装、推理和训练指南。项目还公开了专门数据集,为研究提供资源。
Tune-A-Video - 图像扩散模型微调实现高质量文本到视频转换
GithubTune-A-Video人工智能开源项目扩散模型文本生成视频计算机视觉
Tune-A-Video项目通过微调预训练的文本到图像扩散模型,实现高质量文本到视频生成。该方法仅需一个视频-文本对作为输入,即可快速适应新的视频生成任务。支持Stable Diffusion等多种预训练模型,能生成多样化风格的视频内容。项目开源代码实现,提供在线演示和预训练模型,为研究和开发提供便捷的文本到视频生成工具。
AI-Auto-Video-Generator - AI自动视频生成:从故事提示到视频合成
AI-Auto-Video-GeneratorDALL-EElevenLabsGithubOpenAI开源项目视频生成
该项目利用AI技术生成视频,通过用户的故事提示,采用OpenAI的GPT-3生成文本,OpenAI的DALL-E生成图像,并用ElevenLabs API进行语音合成,最终合成一个视频。项目要求安装Python 3.6或更高版本、pip、FFmpeg等工具,以及配置OpenAI和ElevenLabs API密钥。用户还可修改代码来制作特定主题的视频,如俳句或蜜蜂知识,并自定义图像和语音设置,实现个性化的视频创作体验。
LaVie - 级联潜在扩散模型实现高质量视频生成
AI视频制作GithubLaVie开源项目文本生成视频潜在扩散模型视频生成
LaVie是一个基于级联潜在扩散模型的文本到视频生成框架。它通过基础模型生成、视频插值和超分辨率三个步骤,可生成16至61帧、最高1280x2048分辨率的高质量视频。该框架支持多种采样方法和参数调整,用户可通过简单命令生成不同风格视频。LaVie开源了模型代码和预训练权重,便于学术研究和商业应用。
VideoTuna - 多模型集成的AI生成解决方案
AI视频生成GithubVideoTuna图像到视频开源项目文本到视频视频自动化
VideoTuna项目集成多种AI视频生成模型,支持从文本到视频、图像到视频及文本到图像的生成任务。该项目提供全方位的视频生成流程,涵盖预训练、持续训练、后续对齐和微调操作。平台包含U-Net与DiT结构的生成模型,并推出3D视频VAE和可控人脸视频生成模型,为开发者提供提升视频生成自动化和效果的工具。
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。
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