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今日,vivo举行新品发布会,备受期待的vivoX100Ultra正式登场。vivoX100Ultra在视频拍摄能力全面升级,在安卓阵营一骑绝尘,甚至在部分方面超越苹果iPhone。配合蓝图影像芯片V3,全面优化舞台录制的各类画质问题,内置高性能麦,实现录音棚级别的录制效果,高清舞台录制达到30倍。
来自南京大学、上海人工智能实验室、复旦大学、浙江大学的研究队发布了一项关于视频理解的开创性工作。该研究全面审视了Mamba模型在建模中的多重角色,提出了针对14种模型/模块的VideoMambaSuite,并对其在12项视频理解任务中进行了深估。综合实验结果显示,Mamba模型在视频理解领域具潜在的优势和多样化的角色,为未来视频理解研究提供了有力的推动和参考价值。
在数字化时代,视频已成为人们获取信息的重要渠道。查找视频中特定内容的效率一直是一个挑战。虽然项目还处于初级阶段,偶尔可能会出现一些小问题,但它提供了一个创新的思路,为视频内容的搜索和管理开辟了新的可能性。
Ctrl-Adapter是一个专门为视频生成设计的Controlnet,旨在为各种图像和视频扩散模型提供丰富的控制功能,并优化视频的时间对齐。这个工具的开发是为了增强现有的图像和视频生成技术,使其能够更好地满足用户的特定需求。随着技术的不断进步,我们可以期待Ctrl-Adapter在未来将有更多的应用场景和进一步的发展。
PicsartAIResearch等团队联合发布了一款名为StreamingT2V的AI视频模型,该模型能够生成长达1200帧、时长达2分钟的视频,这在技术上超越了之前备受关注的Sora模型。StreamingT2V的发布不仅在视频长度上取得了突破它是一个免费开源的项目,可以无缝兼容SVD和animatediff等模型,这对于开源生态的发展具有重要意义。我们或许可以期待更多基于这类技术的创新应用,例如在电影制作、游戏�
随着人工智能技术的发展,视频生成领域取得了长足的进步。在现有的文本到视频生成模型中,对镜头姿势的精确控制往往被忽视镜头姿势在视频生成中扮演着表达更深层叙事细微差别的影视语言角色。这一技术的应用前景广阔,有望在视频生成领域发挥重要作用。
Picsart人工智能研究所、德克萨斯大学和SHI实验室的研究人员联合推出了StreamingT2V视频模型。通过文本就能直接生成2分钟、1分钟等不同时间,动作一致、连贯、没有卡顿的高质量视频。视频中的物体运动姿态丰富,场景和物体随时间的演变更加自然流畅,没有突兀的断层或冻结情况出现。
UT奥斯丁等机构提出的StreamingT2V技术引发了广泛关注,将AI视频生成推向了新的高度。这项技术突破了以往视频长度的限制,实现了生成高度一致且长度可扩展的视频。StreamingT2V技术的不断完善和提升也将进一步推动AI视频生成领域的发展,为视频内容创作提供更多可能性。
StreamingT2V是一款独特的视频生成工具,它采用了自回归方法来逐帧生成视频内容。它会根据前一段视频的内容来生成下一段内容,就像连环画中,每一幅画都是基于前一幅来绘制的。6、模型灵活性:StreamingT2V的效果不依赖于特定的文本到视频的模型,意味着随着基础模型的改进,视频质量有望进一步提升。
一位用户用小米13Ultra拍摄了一只创意视频,这段视频在社交平台上的播放量突破2.5亿,超1400万人点赞。小米13Ultra对这种光影”的拿捏都非常到位,照片有着很强的叙事性”,不再是计算摄影带来的那股强烈数码味。该机首发起售价是5999元,于去年上半年发布,如今小米14Ultra已经上市发售,13Ultra在京东自营店价格是6699元。
SnapVideo是一个视频优先的模型,通过延伸EDM框架系统地解决视频生成领域的挑战,如运动保真度、视觉质量和可扩展性。该模型利用帧间的冗余信息,提出了一个可伸缩的transformer架构,将空间和时间维度作为一个高度压缩的1D潜在向量,从有效地进行空间时间联合建模,合成时间连贯性强、运动复杂的视频。现在就访问SnapVideo官方网站,体验视频合成Transformer架构的引领技术�
VideoTrans是一款免费开源的视频翻译配音工具。它可以一键识别视频字幕、翻译成其他语言、进行多种语音合成,最终输出带字幕和配音的目标语言视频。xyz公司需要将产品介绍视频翻译成德语和法语版本,以便在欧洲市场推广,使用VideoTrans批量处理视频翻译和配音,大幅提高工作效率。
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StreamRAG是一个视频搜索和流媒体代理工具,它可以帮助用户在短短2分钟内基于他们的视频数据构建一个个性化的GPT,并且可以和他们的视频进行对话。该工具可以在数百小时的视频内容中找到符合用户需求的相关视频片段,并立即返回一个视频剪辑。StreamRAG是一个功能强大的工具,它不仅可以帮助用户快速找到他们感兴趣的视频片段可以让用户创建和分享自己的视频集合,为�
在最近的文本到视频生成方法中,实现合成视频的可控性通常是一个挑战。通常情况下,为了解决这个问题,需要提供低级别的每帧指导,如边缘图、深度图或待修改的现有视频。5.高效且自然的运动生成:尽管使用简单的边界框进行指导,TrailBlazer生成的运动效果仍然非常自然,包括透视效果和随着边界框大小增加向虚拟摄像机移动等出现的效果。
腾讯日前发布的视频运动控制器MotionCtrl已经正式开源了,并且试用效果非常出色。该项目可以高度自定义相机镜头和画面物体在3D空间运动轨迹,实现更精细和多样化的运动控制。该技术的运动条件由摄像机的姿势和轨迹确定,与视频中物体的外观或形状影响最小。
Lightricks公司最近发布了LongAnimatediff项目,这一次主要解决的问题是Animatediff一次只能生成16帧视频的限制。LongAnimatediff则包括两个模型,一个可以最多一次生成64帧的视频,另一个可以生成32帧的视频32帧那个效果更好。目前推荐使用64帧的模型。
最新功能支持将多个Gen2生成的视频合成到一个场景中,用户可轻松创造丰富的场景内容视频,类似于Photoshop的图层功能。地址:https://top.aibase.com/tool/runwayMidjourney能生成文字了Midjourney发布V6版本,图像更真实、文字生成功能问世,创始人表示是团队从头开始训练的第三个模型,更新包括图像优化、文字处理等5大升级。模型系列包括SeamlessExpressive、SeamlessStreaming、SeamlessM4Tv2和Seamle
在今天的努比亚新品发布会上,努比亚产品运营经理李智杰表示,努比亚Z60Ultra手机全球首发手机视频预录制功能,可以记录按下快门前的视频画面。视频预录制功能此前仅在专业的运动相机上才有,可以拍摄按下快门”按钮之前的视频,这样一来,即使没有及时按下快门,也可以记录关键时刻。努比亚Z60Ultra还配备了业界首个垂直影像AI大模型,再加上OIS光学防抖和EIS防抖,以及自研HyperS增强防抖算法,即使是在运动场景,也能捕获高清稳定的视频画面。
【新智元导读】今天,李飞飞携斯坦福联袂谷歌,用Transformer生成了逼真视频,效果媲美Gen-2比肩Pika。2023年俨然已成AI视频元年!视频大数据时代,真的来了!刚刚,李飞飞的斯坦福团队同谷歌合作,推出了用于生成逼真视频的扩散模型W.A.L.T。研究人员发现联合培训可以使这两个指标都有显著改善。
视频生成领域取得了显著进展,但对于视频中的摄像机和物体运动的准确控制仍然是一个挑战。传统方法往往集中在其中一种运动类型,或者在两者之间没有明确的区分,从限制了运动控制的多样性。实验结果表明,MotionCtrl相对于现有方法在运动控制方面表现出色,具有更高的生成视频质量和更灵活的运动控制能力。
MaXTron是一种专为视频分割设计的先进的元架构,通过无缝集成片内和片间跟踪模块,提升了分割结果的时间一致性。其统一的元架构简化了分割过程,使其成为计算机视觉领域研究人员和从业者的有效工具。片间跟踪模块:交叉片段跟踪模块将跟踪能力扩展到个别片段之外,促进整个视频序列的协调分割结果。
在文本到视频领域的最新研究中,SparseCtrl技术通过引入时间稀疏信号实现了对视频结构的灵活控制。传统的文本提示在空间不确定性方面存在问题,容易导致模糊的帧组合。我们可以期待看到SparseCtrl在各种领域的广泛应用,为视频生成领域带来更多的创新和可能性。
UMMAFormer是一种新工具,专门用于识别视频中的假内容。这个工具在对抗虚假内容,特别是视频内容的伪造上,展现出了更高的效率和准确度。实验结果表明,该方法在多个基准数据集上取得了state-of-the-art的性能,明显优于之前的方法。
CoTracker是一个用于视频中任意点跟踪的transformer模型。它可以像光流一样跟踪视频中的每个像素、网格点或手动选择的点。这项强大的工具为视频跟踪技术发展注入新活力。
8月24日,2023浪潮 信息新产品“互联网AIGC”行业巡展暨大模型智算软件栈OGAI发布会在北京举办。作为浪潮合作伙伴,快手StreamLake深入参与此次大会,快手异构计算负责人刘凌志博士进行了《“芯”驱动:释放智能视频之力》主题演讲,重点分享了快手SL200芯片的最新进展,介绍了智能视频SOC芯片的典型架构和主要功能,以及基于此芯片搭建的智能视频处理云端基础设施,展示在
CoDeF是一种创新的视频处理方法,通过规范内容场和时间变形场的优化,实现视频重构和各种图像算法在视频上的应用扩展,该算法能够实现更加真实时、强细节、高保真的视频重建。与现有的视频处理方法相比,CoDeF具有更好的跨帧一致性,并能够处理非刚性物体。7.通过在只有一张图像上应用算法的扩展策略,CoDeF在处理的视频中实现了更好的跨帧一致性,甚至可以跟踪非刚
阿里云在魔搭社区推出数字人视频生成工具LivePortait,只需要一张肖像照片和一段文字或音频,即可生成一段开口说话的数字人视频,例如新闻报道、教学课程等。可应用于视频直播、聊天机器人、企业营销等场景。该工具已在魔搭社区创空间开放体验。
中国大连理工大学和阿里巴巴集团DAMOAcademy提出的一个名为HQTrack的系统。该系统由视频多目标分割器和掩模优化器组成,旨在实现对视频中任何目标的高质量跟踪。4.简单易用:HQTrack提供了简洁的接口和使用指南,用户可以轻松地使用和集成该工具。
TrackAnythingModel是南方科技大学VIP实验室开发的视频跟踪和分割工具。它具有简单直观的界面,能够在一次推断过程中跟踪和分割视频中的任何对象。4.视频相关任务的可视化和开发工具包:团队还提供了可视化用户界面,用于各种视频操作,包括视频对象分割、视频跟踪、视频修复等,以方便用户测试模型在真实场景中的效果。