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video-diffusion-pytorch

开源项目实现文本到视频生成新突破

video-diffusion-pytorch项目实现了基于扩散模型的文本到视频生成技术。该开源项目采用时空分解U-net结构,将2D图像生成扩展至3D视频领域。支持文本条件生成、BERT编码和批量训练等功能。目前在移动MNIST数据集上表现良好,为研究人员和开发者提供了探索视频生成新前沿的工具。该技术有望在复杂视频生成任务中取得进展。

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。
pytorch-stable-diffusion - 从零完成Stable Diffusion的PyTorch实现
该项目通过PyTorch从头实现Stable Diffusion,包括权重和tokenizer文件的下载链接,以及微调模型的下载指南。特别感谢多个相关开源项目的支持,完善此实现。
Make-Your-Video - 结合文本和深度信息的智能视频生成模型
AI模型GithubMake-Your-Video开源项目深度学习视频生成计算机视觉
Make-Your-Video是一个结合文本和深度信息的视频生成模型。它继承了图像潜在扩散模型的丰富视觉概念,支持长视频推理。该模型可将真实场景和3D建模场景转化为视频,并支持视频重渲染。相比其他方法,Make-Your-Video在视觉质量和动作控制方面表现优异,为视频创作提供了新的可能性。
CogVideoX-5b-I2V - 开源图像到视频生成模型支持多种精度和量化推理
AI模型CogVideoXGithubHuggingface图像到视频开源项目模型深度学习视频生成
CogVideoX-5b-I2V是一个开源的图像到视频生成模型,参数规模为5B。该模型可生成6秒长、8帧/秒、720x480分辨率的视频,支持多种精度和量化推理。通过diffusers库可快速部署,单GPU运行时内存占用较低。模型提供量化推理功能,适用于小内存GPU,并可通过torch.compile加速。
awesome-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库
AI视频Github图像到视频开源项目扩散模型文本到视频视频生成
资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。
stable-video-diffusion.com - Stable Video Diffusion,创新的图像转视频技术
AI工具AI视频生成Stable Video Diffusion图像转视频开源模型生成式AI
stable-video-diffusion.com介绍了Stable Video Diffusion技术,这是一种新型的图像到视频转换方法。网站详细说明了SVD和SVD-XT两种模型的特点和应用,包括它们的分辨率、帧数和帧率。作为研究预览版本,该技术主要用于教育和创意领域。网站还讨论了这项技术在广告、教育和娱乐行业的潜在应用,以及当前的技术限制。作为开源项目,网站鼓励开发者参与,推动视频生成技术的进步。
StreamDiffusion - 高性能实时AI图像生成框架
AI绘图GithubStreamDiffusion图像处理实时生成开源项目深度学习
StreamDiffusion是一个开源的高性能AI图像生成框架,专为实时交互应用设计。它采用流批处理、残差无分类引导等创新技术,大幅提升了扩散模型的生成速度。在RTX 4090显卡上,使用SD-turbo模型可实现每秒106帧的文生图速度,LCM-LoRA与KohakuV2模型组合也能达到每秒38帧。该项目为开发实时AI图像生成应用提供了有力支持。
ponyDiffusion-V6-XL-Turbo-DPO - 基于Diffusers的高效文本生成图像模型
AI绘图GithubHuggingfacePony DiffusionSafetensorsText-to-Image开源项目模型深度学习模型
Pony Diffusion V6 XL Turbo DPO的Diffusers版本保留了原模型的文本到图像生成能力。该版本采用Diffusers框架,提高了处理效率和兼容性。模型支持Safetensors格式,适用于创建多样化的图像内容。这一开源项目为艺术创作和设计应用提供了有力工具。
k-diffusion - 扩散模型框架支持多种采样算法和模型架构
GithubPyTorchk-diffusiontransformer开源项目注意力机制生成模型
k-diffusion是一个基于PyTorch的扩散模型实现框架。它支持分层Transformer模型、多种采样算法和Min-SNR损失加权。该框架提供模型包装器、CLIP引导采样功能,以及对数似然、FID和KID等评估指标的计算。k-diffusion为扩散模型研究和应用提供了实用工具。
DiffGAN-TTS - 采用去噪扩散生成对抗网络技术的文本到语音转换技术
DiffGAN-TTSGithubPyTorch多说话者TTS开源项目文本到语音训练模型
DiffGAN-TTS采用去噪扩散生成对抗网络技术,通过激活浅层扩散机制,提供了一种高效且高保真的文本到语音转换方案。该技术支持多种发音特征和语种,实现了保持语音自然度的同时,进行灵活的语音控制,包括音调和语速的调整。此技术适用于多语言和多说话人场景,为深度学习语音合成领域提供了新的可能性。
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