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VADER

基于奖励梯度的视频生成质量优化技术

视频生成AIVADER机器学习视觉处理Github开源项目

VADER是一种基于奖励梯度的视频生成质量优化技术。该方法无需大规模标注数据集，即可有效提高视频与文本的一致性、美观度，并生成更长时间的高质量视频。VADER兼容多个主流视频生成模型，如VideoCrafter2、Open-Sora和ModelScope，能显著提升其生成能力。项目提供了详细的安装、推理和训练指南，便于研究人员和开发者进行实验和应用。

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介绍相关项目
Open-Sora-Plan - 视频生成与分析技术
3D注意力模型AI视频生成CausalVideoVAEGithubOpen-Sora Plan开源项目昇腾AI计算系统热门
Open-Sora-Plan 是由北大-兔展AIGC联合实验室发起的开源项目，旨在复刻并优化Sora模型，采用华为昇腾AI计算系统进行训练和推理。该项目通过3D全注意力架构，提升视频质量与处理速度，还支持视频压缩和文本到视频的生成。项目包含丰富的资源和版本，持续更新，欢迎社区贡献和Pull request。
FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架
FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估
FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。
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。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
magvit - 单模型实现多种视频合成任务的创新技术
GithubMAGVIT开源项目机器学习深度学习视频生成计算机视觉
MAGVIT是一种创新的视频生成技术，采用掩码生成视频变换器实现单一模型解决多种视频合成任务。该项目在视频生成质量、效率和灵活性方面表现出色，能够执行类别条件生成、帧预测和多任务视频处理。MAGVIT在UCF-101、BAIR Robot Pushing、Kinetics-600等多个基准测试中取得优异成绩，展示了其在视频生成领域的应用前景。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。
Open-Sora - 开放源代码推动视频生成技术普及化
AI模型GithubOpen-Sora开源项目深度学习视频生成
Open-Sora是一个开源视频生成项目，支持2-15秒、144p到720p、任意宽高比的文本、图像和视频生成视频功能。项目提供完整的视频处理流程，包括数据预处理、模型训练和推理。通过开放源代码，Open-Sora致力于普及先进的视频生成技术，促进内容创作领域的创新发展。
KandinskyVideo - 先进的开源文本到视频生成模型
GithubKandinsky Video 1.1人工智能开源模型开源项目文本生成视频视频生成技术
KandinskyVideo 1.1是一个开源的文本到视频生成模型，在EvalCrafter基准测试中表现突出。该模型采用三阶段生成流程：初始帧生成、关键帧生成和帧插值，有效提高了视频质量和内容连贯性。除了支持文本到视频转换，KandinskyVideo 1.1还能为输入图像添加动画效果。在视觉质量、文本-视频对齐、动作质量和时间连贯性等方面，该模型都展现出优秀性能，体现了开源文本到视频生成技术的最新发展。
TATS - 创新长视频生成框架 基于时间无关VQGAN和时间敏感Transformer
GithubTATSTransformerVQGAN开源项目视频生成长视频生成
TATS项目是一个创新的长视频生成框架，通过结合时间无关的VQGAN和时间敏感的Transformer模型，实现了高效的长视频生成。该技术仅需使用数十帧视频进行训练，就能利用滑动窗口方法生成包含数千帧的连贯视频。TATS支持无条件生成以及基于文本、音频等条件的视频生成，为视频内容创作开辟了新的可能性。
VBench - 视频生成模型多维度质量评估套件
GithubPython包VBench基准套件开源项目视频生成模型评价
VBench项目提供一个全面的基准测试套件，专用于评估视频生成模型的多维质量。通过分层的评估维度，VBench可以细化并客观地评估视频生成质量的多个方面。套件包含详细的提示和评估方法，并提供人类偏好注释，确保结果与人类感知一致。用户可以选择对自定义视频或标准提示进行评估，以确保模型间的公平对比。
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