magvit2-pytorch

MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现

MagViT2 视频生成 AI模型 Pytorch实现语言模型 Github 开源项目

MagViT2是基于语言模型的最新视频生成和理解技术。该PyTorch实现提供高效视频标记器和训练器，支持大规模数据集。项目包含无查找量化器，适用于多种模态。灵活架构设计允许自定义层和注意力机制，为研究人员提供探索和改进视频生成技术的工具。

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。

T2M-GPT - 基于Pytorch的从文本描述到人类动作生成的AI技术

GithubT2M-GPT三维模型人体运动生成开源项目深度学习视觉结果

T2M-GPT, 领先的AI技术, 通过解析文本生成精准的人类动作，已在2023年IEEE/CVF会议展示认可。包含易用的安装、快速指南及训练评估资料，支持多种3D动作数据集。

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。

FasterViT - 高效分层注意力的视觉transformer新突破

FasterViTGithub图像分类层级注意力机制开源项目目标检测视觉Transformer

FasterViT是一种创新的视觉transformer模型,采用分层注意力机制高效捕获短程和长程信息。在ImageNet分类任务中,FasterViT实现了精度和吞吐量的新平衡,无需额外训练数据即达到最先进水平。该项目提供多种预训练模型,适应不同计算资源和精度需求,支持任意分辨率输入,为目标检测、分割等下游任务提供灵活选择。

MDT - MDTv2图像合成模型：更快收敛和卓越性能

GithubMasked Diffusion Transformer人工智能图像合成开源项目深度学习计算机视觉

MDTv2是一种先进的深度学习图像合成模型，在ImageNet数据集上实现了1.58的FID分数，创造新的业界标准。该模型采用掩码潜在建模技术，提高了图像语义理解能力，学习速度比先前模型快10倍以上。MDTv2在图像生成质量和训练效率方面都有显著提升，为计算机视觉和人工智能领域带来了新的可能性。

phenaki-pytorch - PyTorch实现Phenaki长视频AI生成技术

AIGithubPhenakiPytorch开源项目机器学习视频生成

项目采用PyTorch框架,实现Phenaki视频生成技术。通过Mask GIT方法,能根据文本提示生成最长2分钟的视频。引入token critic技术以提升生成质量。提供简洁API,支持条件和无条件生成模式。包含完整训练与推理代码,适用于文本到图像和视频生成的相关研究。

muse-maskgit-pytorch - 基于掩码生成变压器的PyTorch文本到图像生成框架

AI绘图GithubMaskGitMusePyTorch图像生成开源项目

muse-maskgit-pytorch是一个实现Muse: Text-to-Image Generation via Masked Generative Transformers的开源项目。该框架集成了VQGanVAE和MaskGit模型，支持基础图像生成和超分辨率处理。项目提供了完整的训练和生成流程，包括VAE训练、基础MaskGit和超分辨率MaskGit的使用方法，为研究人员提供了探索文本到图像生成技术的工具。

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。

LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer

GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer

LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。

stable-video-diffusion-img2vid-xt - 图像到视频转换模型Stable Video Diffusion实现动画生成

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Stability AI开发的扩散模型，可将静态图像转换为短视频。该模型生成25帧、576x1024分辨率的视频片段，视频质量优于同类产品。适用于艺术创作、教育工具等场景，支持商业和非商业用途。模型存在视频较短、不支持文本控制等局限性。开发者可通过GitHub上的开源代码使用该模型。

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