Video-P2P

跨注意力控制实现高质量视频内容转换技术

Video-P2P 视频编辑跨注意力控制人工智能 CVPR 2024 Github 开源项目

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。

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。

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。

FollowYourPose - 基于姿态和文本的自动视频生成技术

AAAI 2024AI生成Follow-Your-PoseGithub姿态控制开源项目文本生成视频

FollowYourPose项目提出了一种新方法，可以通过姿态和文本生成视频。该方法采用两阶段训练方案，利用易获取的数据集和预训练的文本到图像模型，生成可编辑且姿态可控的角色视频。第一阶段通过关键点图像对进行文本到图像的生成，第二阶段利用姿态自由视频数据集微调网络，成功生成连续的姿态可控角色视频，同时保留预训练模型的编辑和概念组合能力。

StreamingT2V - 先进的长视频生成技术实现连贯动态和可扩展内容

GithubStreamingT2V一致性动态视频开源项目文本到视频长视频生成

StreamingT2V是一种创新的自回归技术，专门用于生成长时间、连贯一致的视频内容。该技术无需分段处理即可创建动态丰富的视频，确保了时间上的连贯性，同时保持与文本描述的高度契合和单帧图像的优质表现。目前已实现生成1200帧（约2分钟）的视频，并具有进一步延长的潜力。值得注意的是，StreamingT2V的性能不局限于特定的文本到视频模型，这意味着随着基础模型的进步，视频质量有望进一步提升。

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。

VideoTetris - 创新视频生成技术实现复杂语义精确组合

GithubVideoTetris开源项目文本到视频生成时空组合扩散组合式生成长视频生成

VideoTetris是一个视频生成框架，采用时空组合扩散技术实现复杂文本语义的精确表达。通过操控去噪网络的注意力图，在空间和时间维度上控制视频生成。项目提出了视频数据预处理方法，提升了训练数据的动态性和提示理解能力。VideoTetris可生成10秒至2分钟或更长的视频，为复杂场景视频生成提供了新方案。

InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展

GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集

InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型，提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本，以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法，在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新，提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据，为研究和开发提供有力支持。

VideoPipe - 跨平台的视频分析和结构化解决方案

GithubVideoPipe开源项目深度学习行为分析视频分析视频结构化

VideoPipe 是一个用 C++ 编写的开源视频分析和结构化框架，依赖少且易于上手。适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、交通和安防领域的行为分析。支持多种视频流协议和解码方式，集成深度学习和传统图像算法，具备目标检测、图像分类、特征提取等功能。插件化设计允许根据需求灵活组合，适用于多种平台，性能优良，广泛适用于各类应用场景。

Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术

AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率

Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目，采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题，并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。

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。

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