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使用Stable Diffusion生成和编辑高质量视频的介绍

stable-diffusion-videos 视频制作安装使用方法音乐视频 Github 开源项目

本项目详细介绍了如何使用Stable Diffusion技术制作和编辑视频，支持在Colab环境中快速生成，并能添加音乐同步节奏。针对不同设备，项目提供多种数据类型支持，并具备简易操作界面和Real-ESRGAN超分辨率处理功能，显著提升画质，满足视频制作者的多样需求。

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。

Smooth-Diffusion - 提升扩散模型潜在空间平滑性的新方法

CVPR 2024GithubSmooth Diffusion图像生成开源项目扩散模型潜在空间

Smooth Diffusion是一种创新的扩散模型技术，通过优化潜在空间的平滑性来提升模型性能。这种方法在图像插值、反演和编辑任务中展现出显著优势，实现了更连续的过渡效果、更低的反演误差，以及更好的未修改内容保留。通过在训练过程中引入变化约束，Smooth Diffusion为扩散模型研究开辟了新方向。

stable-diffusion-xl-base-1.0 - 先进的AI文本转图像生成模型，实现高质量图像创作

AI绘图GithubHuggingfaceSDXLStable Diffusion开源项目扩散模型文本生成图像模型

Stable Diffusion XL 1.0基础模型是一款开源的AI文本转图像工具，采用潜在扩散技术，能根据文字描述生成高质量图像。该模型性能显著提升，适用于艺术创作、教育和研究等领域。它支持多种框架，为开发者提供灵活的应用选择。作为开源项目，它展现了AI图像生成的最新进展，不仅能创建高质量图像，还支持图像修改功能。

distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型，依靠知识蒸馏实现高质量图像生成

GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点

基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量，同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置，还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型，适配快速高效图像生成需求。

automatic - 稳定扩散和其他基于扩散的生成图像模型的高级实现

GithubSD.NextStable Diffusion多平台开源项目扩展功能模型支持

该项目提供了多种后端和用户界面、高级扩展功能，支持多种扩散模型并具有跨平台兼容性。包括文本、图像和视频处理的内置控制，优化处理性能，支持最新的torch技术。具有企业级日志记录和现代化UI，兼容Windows、Linux、MacOS等系统，支持nVidia、AMD和IntelArc等硬件平台。自动更新与依赖管理功能简化了安装和更新过程，确保在多种使用场景下性能最佳。

sd-webui-animatediff - Stable Diffusion WebUI的AI视频创作扩展

AI视频生成AnimateDiffControlNetGithubStable DiffusionWebUI开源项目

sd-webui-animatediff为Stable Diffusion WebUI提供了强大的AI视频创作功能。该扩展集成AnimateDiff技术，使创建GIF动画与生成静态图像一样简便。它支持ControlNet和提示词旅行等高级特性，并具有多项性能优化选项。作为一个versatile工具，sd-webui-animatediff不仅兼容WebUI，还可用于Forge平台，为AI视频制作提供了全面的解决方案。

imaginAIry - 探索图像和视频的稳定扩散与AI生成

AI绘图GithubImaginAIry图像处理开源项目热门稳定扩散视频视频生成

imaginAIry是一个先进的AI工具，支持生成高稳定性的图像和视频。项目适用于Linux和macOS操作系统，支持Nvidia GPUs，可通过Python轻松集成。它集成了最新的视频帧插值技术和多种控制模式，如深度图、正常图和控制网图等。此外，imaginAIry还引入了视频输出支持多种格式，如MP4、WebP和GIF，用户可按需生成高质量媒体内容。

Upscale-A-Video - 基于扩散模型的时序一致视频超分辨率技术

AI视频处理GithubUpscale-A-VideoYouHQ数据集开源项目扩散模型视频超分辨率

Upscale-A-Video是一个视频超分辨率项目，采用扩散模型技术处理低分辨率视频和文本提示输入。该项目重点解决真实世界视频的时序一致性问题，并发布了YouHQ数据集用于模型训练和评估。Upscale-A-Video旨在提高视频分辨率的同时保持帧间连贯性。

Live2Diff - 革新视频扩散模型的实时流翻译技术

AI模型GithubLive2Diff实时流处理开源项目扩散模型视频翻译

Live2Diff是一款基于视频扩散模型的实时流翻译工具。该项目采用单向时间注意力机制，结合多时间步KV缓存和深度先验技术，实现高效的视频处理。支持DreamBooth和LoRA风格迁移，并通过TensorRT优化性能。在512x512分辨率下，处理速度可达16.43 FPS，为实时视频翻译领域提供了新的技术方案。

lutDiffusion_v09Beta - LUT与Stable Diffusion结合的图像生成技术

GithubHuggingfaceLUT-Diffusion开源项目技术热点文字转图像模型稳定扩散

此开源项目融合Stable Diffusion与色彩查找表（LUT）技术，作为一款文本到图像生成工具。通过Huggingface的API，用户能够进行色彩转换，生成复古风格的高质量影像。该工具在图像生成中展现出良好的应用潜力，适用于艺术创作与商业设计。

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