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。

HumanVid - 创新的相机控制人物图像动画技术

GithubHumanVid人像动画图像生成开源项目相机控制训练数据

HumanVid是一项致力于相机可控人物图像动画的研究项目。该项目通过优化训练数据利用，旨在实现对人物图像的精确控制和自然动画效果。HumanVid简化了图像处理流程，为研究者和开发者提供了新的工具。项目团队计划在近期发布相关数据，并将于2024年9月底开源训练和推理代码以及模型检查点，有望为计算机视觉和图形学领域带来新的研究方向。HumanVid项目致力于探索如何通过优化训练数据来实现相机可控的人物图像动画，为该领域的进步贡献力量。

make-a-video-pytorch - 基于 PyTorch 的最新文本到视频生成器

3D卷积GithubMake-A-VideoMeta AIPytorch开源项目时序注意力

此项目实现了 Meta AI 的 Make-A-Video 在 PyTorch 下的版本，利用伪 3D 卷积和时序注意力技术，显著增强了视频的时序一致性。支持图像和视频帧的处理，并且可轻松适用于 DALL-E2 和 Imagen 等模型。项目提供了完整的安装和使用指南，并支持空间和时间一致性的 Unet 模型。

RobustVideoMatting - 实现实时且高分辨率的视频抠图技术

GithubPyTorchRVMRobust Video Matting实时性能开源项目热门视频抠图

RobustVideoMatting（RVM）是针对视频中人物进行抠图的专利技术，采用循环神经网络结构优化视频帧的时序处理，无需额外输入即可实现实时抠图。该项目支持4K 76FPS和HD 104FPS的实时处理速度，可广泛应用于各种视频编辑和增强场景。

TokenFlow - 改进一致性的视频编辑方法

GithubTokenFlow开源项目扩散模型文本驱动生成式AI视频编辑

TokenFlow 利用预训练的文本到图像扩散模型，实现无需额外训练或微调的高质量视频编辑。通过帧间对应关系传播扩散特征，支持局部及全局编辑，比如改变现有物体的纹理或添加半透明效果（如烟雾、火焰、雪），同时保持输入视频的空间布局和动态效果。

VideoElevator - 融合文本到图像技术提升AI视频生成质量

GithubVideoElevator开源项目扩散模型文本到图像文本到视频视频生成

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。

jepa - 先进的自监督视频表征学习方法

GithubV-JEPA开源项目特征预测自监督学习视觉表示视频处理

V-JEPA是一种创新的视频联合嵌入预测架构，专为自监督学习而设计。该方法仅通过观察VideoMix2M数据集的视频像素进行训练，不依赖预训练图像编码器、文本信息、负样本、人工标注或像素级重建。V-JEPA生成的视觉表征具有多功能性，能够在各种下游视频和图像任务中实现优异性能，无需对模型参数进行微调。其特征预测展现出良好的时空一致性，并可通过条件扩散模型转化为可解释的像素表示。

BackgroundMattingV2 - 实时高分辨率背景抠图技术的创新突破

Github实时处理开源项目深度学习背景抠图计算机视觉高分辨率

该项目开发了实时高分辨率背景抠图技术，通过额外背景图像实现高质量抠图。研究展示了创新的神经网络架构，并提供新数据集。成果获CVPR 2021最佳学生论文荣誉提名，推动视频处理和图像编辑技术发展。

Video-LLaVA - 视频多模态模型，具备像素级定位能力

GithubLMMPG-Video-LLaVA像素级别定锚开源项目视频理解音频上下文

PG-Video-LLaVA通过模块化设计，首次实现视频多模态模型具备像素级定位能力。该框架使用现成的追踪器和创新的定位模块，能够根据用户指令在视频中实现空间定位。引入新的基准测试用于评估基于提示的对象定位性能，并结合音频上下文完善视频内容理解，提高在对话和新闻视频等场景中的适用性。改进的定量基准测试确保更高的透明度和可重复性。

Live2Diff - 革新视频扩散模型的实时流翻译技术

AI模型GithubLive2Diff实时流处理开源项目扩散模型视频翻译

Live2Diff是一款基于视频扩散模型的实时流翻译工具。该项目采用单向时间注意力机制，结合多时间步KV缓存和深度先验技术，实现高效的视频处理。支持DreamBooth和LoRA风格迁移，并通过TensorRT优化性能。在512x512分辨率下，处理速度可达16.43 FPS，为实时视频翻译领域提供了新的技术方案。

Peech - 高效率视频内容自动化处理和优化平台

AI工具Peech人工智能内容本地化自动化视频制作

Peech是一款面向高产量视频制作者的AI视频平台。该平台运用人工智能技术自动化视频管理、编辑和重新利用过程，使用户能够每月生成1000多个高质量视频。Peech大幅缩短视频编辑时间，从数小时减至几分钟。平台支持60多种语言的自动字幕生成，便于内容本地化。通过自动整合品牌元素，Peech确保视频风格的一致性。此外，平台还提供智能内容分析和剪辑建议，有助于创作吸引力更强的短视频。Peech为高产量视频制作者提供全面解决方案，有效降低成本并提高生产效率。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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