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先进的自监督视频表征学习方法

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。

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。
ShareGPT4Video - 通过字幕提高视频理解和生成
AI模型GithubShareGPT4Video开源项目视频字幕视频理解视频生成
ShareGPT4Video项目通过应用高精度字幕显著提升视频理解与生成的效果。该项目提供功能强大的文本至视频模型,支持多种视频时长和分辨率,并设有两种优化效率与质量的推断模式。该项目的目标是通过高质量视频字幕数据集改善文本到视频的转换效果,从而提升大型视频语言模型的理解能力。
LAMP - 少量样本视频生成的创新技术
CVPR 2024GithubLAMP动作模式少样本学习开源项目视频生成
LAMP是一种基于少量样本的视频生成技术,仅需8-16个视频和1个GPU即可训练。该方法可学习特定运动模式,用于文本到视频生成和视频编辑,能创造奔马、烟花等多种动态效果。LAMP为资源受限情况下的视频生成提供了新的解决方案,在视频生成领域具有重要意义。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
WonderJourney - 将单一图像转化为连贯的旅程视频的开源AI项目
AI生成视频GithubWonderJourney开源项目景观转换深度学习计算机视觉
WonderJourney是一个开源AI项目,将单一图像转化为连贯的旅程视频。该项目结合深度学习技术,包括场景理解、图像生成和3D渲染,实现从任意起点到多样目的地的虚拟探索。WonderJourney为虚拟旅行、教育和娱乐领域提供了新的应用可能。
Janus-1.3B - 提升视觉编码的灵活性与性能的多模态框架
GithubHuggingfaceJanustransformer架构多模态理解开源项目模型生成模型视觉编码
Janus是一种创新的自回归框架,通过解耦视觉编码提升多模态功能的灵活性和性能。该框架基于训练有素的DeepSeek-LLM-1.3b-base,处理了大约5000亿文本标记,并采用SigLIP-L视觉编码器实现高效图像处理。Janus在维持简单高效的设计下,达到甚至超越了任务特定模型的性能,预示着下一代统一多模态模型的可能性。
Human-Video-Generation - 人工智能视频生成技术的演进与应用
3D建模Github人体视频生成人工智能开源项目深度学习计算机视觉
Human-Video-Generation项目收录了2018年以来人工智能视频生成领域的重要研究成果。该项目涵盖面部重演、动作迁移和语音驱动动画等多个方向,提供了前沿论文、代码实现和演示视频。从早期的PSGAN到最新的Real3D-Portrait,项目全面展示了AI视频生成技术的快速进展,为相关领域的研究者和开发者提供了丰富的参考资源。
MindVideo - 大脑活动视频重建技术取得重大突破
GithubMinD-VideofMRI开源项目神经科学脑活动视频重建
MinD-Video是一种从大脑记录重建高质量视频的新型框架。该技术利用掩蔽大脑建模、多模态对比学习和增强稳定扩散模型,从fMRI数据中学习时空信息。MinD-Video可重建任意帧率的视频,在语义分类任务中准确率达85%,结构相似性指数达0.19,较先前技术提升45%。这项研究在NeurIPS 2023获得口头报告资格,为理解人类认知过程提供了新的途径。
cond-image-leakage - 改进图像到视频扩散模型中的条件图像依赖问题
DynamiCrafterGithubVideoCrafter图像到视频生成开源项目扩散模型条件图像泄漏
该研究揭示并解决了图像到视频扩散模型中的条件图像依赖问题。研究团队提出了适用于DynamiCrafter、SVD和VideoCrafter1等多种模型的即插即用推理和训练策略。这些策略减轻了模型对条件图像的过度依赖,增强了生成视频的动态效果。项目开源的代码、模型和演示为图像到视频生成研究提供了重要参考。
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。
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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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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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