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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。

magvit2-pytorch - MagViT2视频生成和理解模型的PyTorch开源实现
AI模型GithubMagViT2Pytorch实现开源项目视频生成语言模型
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。
LLM-groundedDiffusion - 优化文本到图像合成的提示理解能力
GPT-4GithubHuggingFaceLLM-grounded DiffusionStable DiffusionTMLR开源项目
本项目通过将大型语言模型(LLM)与文本到图像扩散模型结合,提高了提示理解能力。LLM负责解析文本请求,生成中间表示如图像布局,最终通过稳定扩散模型生成高质量图像。项目支持多种生成方法和开源模型,用户可自行设置实现自托管,从而节约API调用成本。项目更新频繁,包括支持高分辨率生成和集成SDXL精炼器等功能。
cycle-diffusion - 零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法
CycleDiffusionGithubHuggingFacePyTorch开源项目扩散模型零样本图像编辑
该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子,并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像,利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南,包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容,通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。
Diffusion_models_from_scratch - 完整实现扩散模型的开源框架与教程
Diffusion模型GithubImageNetU-Net图像生成开源项目预训练模型
该项目提供了一个完整的扩散模型实现框架,包含DDPM、DDIM和无分类器引导模型。项目特点包括:基于ImageNet 64x64数据集的预训练模型、详细的环境配置和数据准备指南、全面的训练和推理脚本,以及多种模型架构和优化策略。开发者可以利用此框架轻松训练自定义扩散模型或使用预训练模型生成图像。
VideoBooth - 基于图像提示的AI视频生成新突破
GithubVideoBooth人工智能图像提示开源项目扩散模型视频生成
VideoBooth是一个AI视频生成项目,利用扩散模型技术基于图像提示创建视频。该项目将静态图像主体转化为动态视频,实现图像到视频的转换。VideoBooth采用两阶段训练方法,提供安装、推理和训练指南。项目还公开了专门数据集,为研究提供资源。
StableVideo - 通过文本驱动实现一致性扩散的视频编辑技术
GithubHuggingFaceStableVideodiffusion开源项目文本驱动视频编辑
StableVideo 通过采用最新的文本驱动一致性扩散算法,提供了创新的视频编辑技术。用户可以下载预训练模型和示例视频,用于视频帧的编辑和渲染。该工具支持多种配置,提供详细的安装和运行指南,便于在本地进行实验。借助 ControlNet 和 Text2LIVE 等开源资源,StableVideo 展示了其在视频处理领域的强大应用潜力。如果该项目对研究有帮助,请参考相关学术论文。
clip-guided-diffusion - 文本生成图像,多功能扩散模型
AI绘图CLIP Guided DiffusionGithubKatherine Crowsonpyglide图像生成开源项目
CLIP Guided Diffusion项目提供文本生成图像功能,支持多种参数和提示词权重设置。此项目采用高效扩散模型,通过命令行或Python接口操作,支持GPU加速,提供丰富的图像尺寸和调校选项,适合生成高质量多样化的视觉内容。
HunyuanDiT-v1.2-Diffusers - 基于多分辨率扩散技术的中文图像生成模型
GithubHuggingfaceHunyuanDiT中文理解人工智能图像生成多分辨率开源项目模型
HunyuanDiT-v1.2-Diffusers是一个开源的文本到图像生成模型,基于多分辨率Diffusion Transformer架构实现中英文文本理解。模型在文本-图像一致性、AI伪影控制、主体清晰度和美学评分等维度进行了测试评估,支持长文本输入和中国文化元素理解,可用于多样化的图像生成场景。
q-diffusion - 扩散模型的创新量化方法
GithubQ-Diffusion图像生成开源项目扩散模型深度学习量化
Q-Diffusion是一种针对扩散模型的后训练量化方法。它能将无条件扩散模型压缩至4位精度,同时保持接近原模型的性能。该方法通过时间步感知校准和分离捷径量化技术解决了扩散模型量化的主要难题。Q-Diffusion不仅适用于无条件图像生成,还可用于文本引导的图像生成,首次实现了4位权重下的高质量生成效果。这一技术为扩散模型的高效实现开辟了新途径。
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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