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VideoElevator

融合文本到图像技术提升AI视频生成质量

VideoElevator视频生成扩散模型文本到视频文本到图像Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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。
AI-text-to-video-model-from-scratch - 从零开始使用Python构建小规模AI文本生成视频模型
ColabGANGithubOpenAIPythonStability AI开源项目
完整指南教你使用Python从零构建AI文本生成视频模型，详细介绍理论概念、GAN架构、代码实现和训练过程。了解如何在普通硬件上高效训练小规模模型，实现文本到视频的转换。
DynamiCrafter - 将开放域图像转化为动态视频的AI动画工具
AI动画DynamiCrafterGithub图像动画化开源项目视频插帧视频生成
DynamiCrafter是一个图像动画化项目,能够基于文本提示将静态图像转换为动态视频。该项目利用预训练的视频扩散模型,生成高分辨率、连贯性强的动画。除了基础的图像动画化功能,DynamiCrafter还支持故事视频生成、帧插值和循环视频生成等应用。该项目在ECCV 2024会议上进行了口头报告,并在多项图像到视频生成基准测试中表现出色。
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。
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。
Latte - 创新的潜在扩散Transformer视频生成技术
AI模型GithubLatteTransformer开源项目深度学习视频生成
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。
TATS - 创新长视频生成框架 基于时间无关VQGAN和时间敏感Transformer
GithubTATSTransformerVQGAN开源项目视频生成长视频生成
TATS项目是一个创新的长视频生成框架，通过结合时间无关的VQGAN和时间敏感的Transformer模型，实现了高效的长视频生成。该技术仅需使用数十帧视频进行训练，就能利用滑动窗口方法生成包含数千帧的连贯视频。TATS支持无条件生成以及基于文本、音频等条件的视频生成，为视频内容创作开辟了新的可能性。
magvit - 单模型实现多种视频合成任务的创新技术
GithubMAGVIT开源项目机器学习深度学习视频生成计算机视觉
MAGVIT是一种创新的视频生成技术，采用掩码生成视频变换器实现单一模型解决多种视频合成任务。该项目在视频生成质量、效率和灵活性方面表现出色，能够执行类别条件生成、帧预测和多任务视频处理。MAGVIT在UCF-101、BAIR Robot Pushing、Kinetics-600等多个基准测试中取得优异成绩，展示了其在视频生成领域的应用前景。
Rerender_A_Video - 零样本文本引导的视频风格转换框架
AI视频处理GithubRerender A Video开源项目时间一致性视频转换零样本学习
Rerender_A_Video项目提出了一种零样本文本引导的视频到视频转换框架。该框架通过关键帧转换和全视频转换，实现了视频风格和纹理的时间一致性。无需重新训练，可与现有图像扩散技术兼容，支持使用LoRA自定义主题和ControlNet引入空间引导。这种方法能生成高质量、时间连贯的风格化视频。
MiniGPT4-video - 提升视频理解的创新多模态语言模型
GithubGoldfishMiniGPT4-Video多模态开源项目视频理解长视频
MiniGPT4-Video项目采用交错视觉-文本标记技术，大幅提升了多模态大语言模型的视频理解能力。该模型在短视频理解方面表现优异，多项基准测试中均优于现有方法。项目还开发了Goldfish框架，专门应对任意长度视频的处理难题，有效解决了长视频理解中的噪声、冗余和计算挑战。这些创新成果为视频分析和理解领域开辟了新的可能性。
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