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《EmuVideo》是一种基于扩散模型的文本到视频生成工具,它可以将文本提示转化为图像,然后再将这些图像转化为视频。这一分步生成方法提高了视频生成模型的训练效率。以上就是《EmuVideo》的全部介绍了,感兴趣的小伙伴可以点击上方链接前往体验!
一项重大漏洞使得ChatGPT3.5用户能够免费升级至GPT-4Plus,作者通过链接测试并确认漏洞实锤。不过目前该漏洞似乎已经被补上。项目地址:https://github.com/abi/screenshot-to-code多模态语言模型新基准AMBER评估和降低模型中的幻觉问题AMBER项目是为多模态语言模型设计的新基准,致力于评估和减少模型在生成文本、图像或音频等多模态数据时可能产生的幻觉问题,并提供开源库支持。
Facebook和Instagram的母公司Meta宣布在人工智能内容创作和编辑工具领域取得了重大进展,推出两项创新性工具:EmuEdit用于图像编辑,EmuVideo用于视频生成。EmuEdit:提升图像编辑标准EmuEdit的首次突破旨在为用户提供对图像编辑的精细控制。随着AI合成的成熟,用户或许有朝一日可以像发送短信一样直观地产生专业级别的内容。
社交媒体巨头Meta公司于11月16日在其博客文章中宣布推出最新的人工智能模型,用于内容编辑和生成。这两款AI驱动的生成模型,分别为EmuVideo和EmuEdit,代表了行业的一大进步。该平台的一般广告规则并未特别涉及AI。
英特尔正在积极推进其下一代Battlemage系列专用显卡的开发,希望能够在今年年底前推出新品。英特尔计划在2023年黑色星期五前发布Battlemage显卡,以在假日购物季与Nvidia和AMD的新一代显卡产品展开竞争。消费者有望在假日购物季获得更多优质的显卡选择。
在一场法律纷争的风波中,以其芯片驱动人工智能的Nvidia公司被三位作者起诉,指控其未经许可使用了其版权图书来训练NeMoAI平台。BrianKeene、AbdiNazemian和StewartONan三位作者提起了诉讼,声称他们的作品成为NeMoAI平台训练的约196,640本书的数据集的一部分。对于整个科技行业言,这也是一个提醒,即在追求创新的同时,应当更加注重尊重知识产权和保护作者的权益。
Nvidia的NeMo项目已经在半导体芯片设计中展示了生成式人工智能的巨大潜力。在一项最新的研究中,Nvidia的半导体工程师们展示了如何利用生成式AI来改进半导体芯片的设计过程。企业有兴趣构建自己的定制LLMs可以利用Nemo框架,该框架可以在GitHub和NvidiaNGC目录上获得。
为了追求“更安全”的文本生成模型,Nvidia+日前发布了开源工具包NeMo+Guardrails,旨在使基于+AI+应用程序更加“准确、合理、切合主题和安全”。Nvidia+应用研究副总裁+Jonathan+Cohen+表示,该公司“多年来”一直致力于+Guardrails+的底层系统,但大约一年前才意识到它非常适用于+GPT-4和ChatGPT等模型。虽然+Guardrails+是一个开源版本,但+Nvidia+更希望其它公司为其托管版本付费。
在发布RTX 4090/4080以及DLSS3等一系列先进技术的同时,NVIDIA并没有忘记那些时过境迁的老游戏。这次,老黄带来了名为RTX Remix的MOD工具,允许动手能力强的修改者们为DirectX 8、DirectX 9时代的老游戏添加诸如光线追踪、全局照明、动态反射、环境光遮挡等先进图像特性,改善视觉效果。按照NVIDIA的说法,使用RTX Remix创建的游戏mod,会将游戏原始API替换为64位Vulkan渲染器,修改者们很容易进行导入导出,直接拖放到游戏的可执行文件旁。NVIDIA还表示,这些基于RTX Remix生成的MOD,不会与主流的保证这些新的RTX模块不会与来自Nexus Mo
今天上午,NVIDIA官方上传了自家新DEMO《Racer RTX》的演示短片,号称展现了有史以来最逼真的遥控车渲染效果,大秀肌肉。根据NVIDIA的介绍,在《Racer RTX》的四个场景中遍布着使用NVIDIA Omniverse进行实时仿真的照片级物体,而整个项目则由分布在12个时区的创作者在3个月内采用不同的软件构建而成。在渲染方面,这款DEMO则利用了RTX 40系显卡和DLSS 3的强大性能,每个场景均完全采用全景光线追踪技术,在4K分辨率下以60FPS为基准进行渲染。凭借多次光线反射,场景实现了能够实时变化,且更为逼真的光影效果。而在仿真效果上,《Racer RT
英特尔ARC Alchemist显卡的性能和价格定位幻灯片已经泄露出来,显示了该阵容将与NVIDIA和AMD的GPU竞争。泄露的幻灯片出现在百度贴吧(通过Videocardz),并由英特尔与零售合作伙伴分享。该幻灯片列出了2022年拟议的ARC Alchemist 'DG2'阵容,并分别列出了他们将面对的竞争对手。根据该幻灯片,该阵容将包括至少四个SKU,但可能会有更多。另外,这张幻灯片看起来有点旧,因为它没有提到英特尔最近刚刚为其图形阵容推出的ARC品牌,所
12 月 18 日,NVIDIA官方正式宣布了旗下的物理加速技术最新版——PhysX 5.0,预计在 2020 年正式发布,将带来FEM有限元模型等新技术。
Adobe公司宣布了一项革命性的新技术VideoGigaGAN,这是一项基于人工智能的视频超分辨率技术,能够将视频清晰度提高8倍。VideoGigaGAN技术的发布,标志着视频放大技术的又一重要进步,为视频编辑、增强和修复等领域带来了新的可能性。虽然这并不影响其作为未来视频处理技术的一大突破,但Adobe仍需进一步优化算法,提高处理速度和效率,以满足更广泛的实际应用需求。
Adobe近期推出了一个名为VideoGigaGAN的视频超分辨率项目,该项目在视频放大技术方面取得了显著的进展。VideoGigaGAN能够将视频放大至原始分辨率的8倍,同时保持视频内容的时间连贯性和高频细节的清晰度。虽然具体的技术细节和发布时间尚未公布,但VideoGigaGAN的演示效果已经引起了业界的广泛关注,预示着未来视频处理技术的发展方向。
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。
SunoMusicVideo是一款在线音乐视频创作工具,无需专业编辑技能即可生成精美的音乐视频。该产品提供自动同步歌词、多样化视觉风格、海量素材库等功能,帮助音乐创作者快速制作出吸引人的音乐视频内容,提升在各大视频平台的曝光度和互动量。产品特色:自动同步歌词多样化视觉风格海量图片素材库为了了解更多关于SunoMusicVideo的信息以及开始您的音乐视频创作之旅,请访问点击前往SunoMusicVideo官网体验入口。
MiniGPT4-Video是什么?MiniGPT4-Video是为视频理解设计的多模态大模型,能处理时态视觉数据和文本数据,配标题、宣传语,适用于视频问答。用户可以上传视频,让模型生成标题与宣传语,理解特效处理,或作超美抒情诗。
【新智元导读】秒懂视频的AI诞生了!KAUST和哈佛大学研究团队提出MiniGPT4-Video框架,不仅能理解复杂视频,甚至还能作诗配文。OpenAI官方账号发布了第一支由Sora制作的MV——Worldweight,引全网围观。下一步研究将模型能力扩展到处理更长视频的能力。
百度智能云与迪思传媒合作开发的AI视频创作模型D&S-AlVideo正式上线,并集成至迪思AI智链。D&S-AIVideo凭借其强大的计算与数据分析能力,可以实现对海量视频素材的智能拆分与标签配置,并依托迪思AI智链的生文模型,实现视频的一键生成。迪思传媒已经将一念用于营销活动中,如只需告诉一念“帮我生成一个,大模马自达CX-50的视频宣传文案”型即可生成脚本、深度理解内容、进行画面抽取、匹配音乐、字幕、配音,5分钟内生成一支符合短视频平台的竖版创意视频。
在数字时代,视频编辑技术日新月异,如今有一款名为VideoSwap的工具,允许用户轻松替换视频中的主体,同时保持视频的背景环境不变。这一功能为个性化和精确的视频内容编辑提供了更多可能性。如果您希望为您的视频内容增添新意,那么VideoSwap无疑是一个值得尝试的选择。
3D生成领域迎来新的「SOTA级选手」,支持商用和非商用。StabilityAI的大模型家族来了一位新成员。更多技术细节和实验结果请参阅原论文。
StableVideo3D是StabilityAI推出的新模型,在3D技术领域取得了显著进步。与之前发布的StableZero123相比,StableVideo3D提供了大幅改进的质量和多视角支持。了解更多关于如何使用StableVideo3D以及产品特色,请访问StableVideo3D官网。
StabilityAI推出了StableVideo3D,这是一款用于生成3D视频的新型genAI工具。SV3D是在稳定AI之前的StableVideo技术基础上开发的,该技术使用户能够从图像或文本提示中生成短视频。SV3D_p则扩展了这一功能,既可以使用单个图像,也可以使用轨道视图,允许用户沿指定的摄像机路径创建3D视频。
Pipio|VideoDubbing是一款AI技术实现视频语音的自动配音和口型同步的工具,可轻松实现视频多语种翻译并保留原始音色。它的特点包括:1)33%以上的同步精度,媲美人工口型同步;2)无损视频分辨率;3)高保真语音翻译。欢迎了解更多关于Pipio|VideoDubbing的信息,访问官方网站。
阿里巴巴最近在人工智能领域取得了一项重大突破,推出了一款名为AtomoVideo的高保真图像到视频生成框架。这一技术的问世意味着基于文本到图像生成技术的视频生成领域迎来了显著的进展。感兴趣的用户可以了解更多信息并体验AtomoVideo的功能。
标题:🎥划重点:1.🌐AtomoVideo介绍:阿里技术团队推出的文本图片生成高保真视频模型,通过简单的文本提示和高清图片即可生成逼真高清视频。2.🚀技术创新:AtomoVideo融合多粒度图片注入和时间建模,利用VAE编码器和CLIP编码器提高细节信息和文本语义的一致性,同时在时间维度上进行创新以学习时序动态模式。这一创新性的视频生成模型将为AIGC领域带来更多可能性,引领视频�
AtomoVideo是一个新颖的高保真图像到视频生成框架,可以从输入图像生成高保真视频。与现有工作相比,它实现了更好的运动强度和一致性,并且无需特定调整即可与各种个性化T2I模型兼容。与现有个性化模型和可控模块兼容。
阿里巴巴在人工智能领域再次取得突破,推出了一款名为AtomoVideo的高保真图像到视频生成框架。这一技术的问世,标志着基于文本到图像生成技术的视频生成领域取得了显著的快速发展。不过从AK大神发布的演示来看,AtomoVideo生成的视频质量和sora相比差距较大,和SVD相比也有一些差距,希望后续会有更大的提升吧。
随着抖音、快手等平台的火爆出圈,越来越多的用户开始制作大量的短视频内容。但对这些视频进行有效的理解和分析仍面临一些困难。VideoReCap生成的分层视频字幕可以将文本问答模型的性能提高4.2%,并以50.23%的整体准确率刷新了记录,比之前的最佳方法提高了18.13%。
StableVideo是一个基于AI的视频生成平台。用户可以通过文本或图像,将概念转化为引人入胜的视频。定位面向需要频繁生成高质量视频的企业客户。