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Etna是一款基于人工智能技术的视频生成模型,采用了Diffusion架构,并结合了时空卷积和注意力层,使其能够处理视频数据并理解时间连续性,从生成具有时间维度的视频内容。该模型在大型视频数据集上进行训练,使用了深度学习技术策略,包括大规模训练、超参数优化和微调,以确保强大的性能和生成能力。想要了解更多关于Etna如何帮助您创作优质视频内容,请访问Etna网站。
知名科技博主MKBHD日前专访了备受瞩目的Sora视频生成模型开发团队,就Sora的工作原理、当前发展状况及未来规划等进行了深入探讨。Sora由前OpenAI研究员BillPeebles、TimBrooks和DALL·E开发者AdityaRamesh组成。但作为视频生成AI的佼佼者,它备受行业和用户关注,发展前景值得期待。
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。
UniVG是一款由百度推出的视频生成模型,其独特之处在于针对高自由度和低自由度两种任务采用不同的生成方式,以更好地平衡两者之间的关系。点击前往UniVG体验入口UniVG项目针对多模态视频生成场景,如影视特效制作和视频内容创作,提供了创新的多条件交叉注意力和偏置高斯噪声技术。快来体验UniVG,开启您的视频创作之旅!
OpenAI日前发布首款文生视频模型Sora模型,完美继承DALLE3的画质和遵循指令能力其支持用户输入文本描述,生成一段长达1分钟的高清流畅视频。该模型可以深度模拟真实物理世界,标志着人工智能在理解真实世界场景,并与之互动的能力方面实现了重大飞跃。目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人获得了Sora访问权限,他们也已开始不断Po出新的作品,为人们展示AI生成视频的无限创意可能。
欢迎来到blingzoo!北京时间今天凌晨,OpenAI正式发布了文本到视频生成模型Sora,继Runway、Pika、谷歌和Meta之后,OpenAI终于加入视频生成领域的战争。山姆・奥特曼的消息放出后,看到OpenAI工程师第一时间展示的AI生成视频效果,人们纷纷表示感叹:好莱坞的时代结束了?OpenAI声称,如果给定一段简短或详细的描述或一张静态图片,Sora就能生成类似电影的1080p场景,其中包含多个角色、不同类型的动作和背景细节。该模型还能提取现有视频,并对其进行扩展或填充缺失的帧。
腾讯最新发布了视频生成模型DynamiCrafter的高分辨率模型文件。根据他们自己的测试结果显示,这一版本的模型比SVD的动态幅度要大一些,同时在稳定性方面也表现不错。研究用途:该工具开发初衷是用于研究目的,可供个人、研究或非商业用途使用,为学术研究提供了一定的便利性和支持。
StableVideoDiffusion模型1.1已经发布,通过测试视频展示了其令人瞩目的性能。SVD1.1模型是一个生成图像到视频的扩散模型,通过对静止图像的条件化生成短视频。这一版本的发布旨在提供更加稳定且高效的视频生成体验,使用户能够在不同的应用场景中更灵活地应用该模型。
Motion-I2V是一种新型的视频生成模型,可以像Runway的运动笔刷一样控制视频生成。它能够从一张静态图片生成连贯且可控制的视频,效果惊人!这个技术还能对生成视频进行运动控制,例如可以生成一辆车在道路上行驶的视频还能控制车辆的行驶方向和速度等细节。这个技术还能够做到从一个视频转换到另一个视频不需要额外的训练数据,这是通过在第二步骤中引入的一种新技术
SVD视频生成模型的Web平台开始发放测试资格,并且升级的模型也已部署在上面。这个新的模型效果非常强大。其发布的视频不管是画面清晰度、一致性还是流畅度都十分惊人。
Lumiere是一款先进的文本到视频扩散模型,旨在解决视频合成中的关键挑战,合成展现真实、多样和连贯运动的视频。通过引入空时U-Net架构,Lumiere能够一次性生成整个视频的时间持续,与传统视频模型形成鲜明对比。欢迎点击上方链接,前往Lumiere官网,亲身体验这一全新视频生成技术的魅力。
近期歸藏进行了Pixverse、Pika和Runway三者的AI视频生成模型测试。Pixverse和Pika在视频生成质量上相当接近,分别获得74.5分和73.5分的高分Runway的效果却相对较差,仅为64.5分。测试结果显示Pixverse和Pika在多个场景下都有不错的表现Runway则相对较弱。
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Lumiere是谷歌发布的第三个视频生成模型,这次的模型演示视频质量非常高,运动幅度和一致性表现也很好。除了视频生成,该模型还支持各种视频编辑和生成控制能力。该模型在将文本转换成视频方面取得了领先成果,并证明了该设计能够轻松应用于各种内容创作和视频编辑任务,包括将图像转换为视频、视频修补和风格化视频创作。
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文本到视频生成的目标是根据给定提示生成视频。一些商业视频模型已经能够生成逼真的视频,具有最小的噪音、出色的细节和高度的审美评分。概念组合优化:VideoCrafter2在视频概念的组合方面表现出色,能够更好地整合不同元素,创造出更有深度和创意的影片。
百度最近发布了一款名为UniVG的视频生成模型,它具有处理各种文本和图像组合输入的能力。UniVG的特色在于对高自由度和低自由度两种任务采用不同的生成方式,以更好地平衡两者之间的关系。如果你对这一领域感兴趣,可以通过访问UniVG官方网站了解更多信息。
百度推出的UniVG是一款视频生成模型,其特点在于针对高自由度和低自由度两种任务分别采用不同的生成方式,以更好地平衡两者之间的关系。项目地址:https://univg-baidu.github.io/视频生成技术基于“扩散”原理的方法近来在学术和产业界引起广泛关注,并取得显著成就。这一成绩不仅超越了当前的开源方法与业界领先的闭源方法Gen2不相上下,显示出了卓越的实用价值和技术优势�
GoogleResearch最近推出了一款名为VideoPoet的大型语言模型,旨在解决当前视频生成领域的挑战。该模型的创新之处在于将语言模型应用于视频生成,支持多种任务,例如文本到视频、图像到视频、视频风格化、修复和修复以及视频到音频。您可以点击此处访问VideoPoet官网体验入口。
VideoPoet是一个大型语言模型,可将任何自回归语言模型转换为高质量视频生成器。它可以根据输入的文本描述生成视频,无需任何视觉或音频指导。快来点击以下链接前往VideoPoet官网体验VideoPoet提供的强大视频生成功能吧!
美图公司的AI视觉大模型MiracleVision于2023年6月内测,已升级至4.0版本并通过备案,成为国内唯一专注视觉领域的大模型,将在电商、广告、游戏、动漫、影视等行业开放服务。Meta推全新视频生成模型FlowVidMeta与清华校友合作开发的FlowVid视频生成模型利用V2V技术,在短短1.5分钟内生成4秒视频,突破了时间连贯性难题,通过光流技术实现视频帧之间的高度一致性。项目地址:https://t
Meta与清华校友合作提出的FlowVid视频生成模型在AI领域引起了瞩目。该模型采用V2V技术,在短短1.5分钟内生成一段4秒的视频,标志着AI视频生成领域的新突破。FlowVid的出现为AI视频生成领域带来了新的可能性,使得生成高一致性视频变得更加轻松和高效。
StabilityAI是一家以StableDiffusion文本到图像生成器闻名的公司,宣布其新的基础图像到视频模型StableVideoDiffusion现已在其开发者平台上并通过其应用程序编程接口提供,允许第三方开发者将其整合到自己的应用程序、网站、软件和服务中。该公司写道:“这一新功能提供了对专为各个领域设计的最先进视频模型的编程访问……我们发布此版本的目标是为开发人员提供一种有效的方法
【新智元导读】谷歌全新视频生成模型VideoPoet再次引领世界!十秒超长视频生成效果碾压Gen-2可进行音频生成,风格转化。AI视频生成,或许就是2024年下一个最前沿的领域。对于未来的研究方向,谷歌研究人员表示,VideoPoet框架将会实现「any-to-any」的生成,比如扩展文本到音频、音频到视频,以及视频字幕等等。
Open-Sora在开源社区悄悄更新了,现在,该项目不仅支持长达16秒的单镜头视频生成视频分辨率最高可达720p,能够处理各种宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频以及无限长视频的生成需求。技术报告与模型架构:Open-Sora技术报告已在GitHub上发布,详细介绍了新功能和模型架构。作者团队将在下一版本中优先解决这些挑战。
Open-Sora在开源社区悄悄更新了,现在单镜头支持长达16秒的视频生成,分辨率最高可达720p,并且可以处理任何宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求。我们期待Open-Sora社区带给我们的下一次惊喜。
生成具有指定身份的高保真人类视频引起了广泛关注。现有技术在训练效率和身份保持之间往往难以取得平衡,要么需要繁琐的逐案微调,要么在视频生成过程中通常会丢失身份细节。当提供多个控制图像时,生成的视频序列紧密遵循多个图像提供的序列。
KreaAI即将推出的视频生成功能,无疑将为设计领域带来新的革命。这个功能的推出,将使得用户能够轻松地生成高质量的视频内容,无论是用于广告、电影、游戏概念设计是用于社交媒体分享,都将变得非常方便。KreaAI推出实时增强功能,可以让用户在绘制图像时,实时看到图像的细节和分辨率的提升,这对于需要精细作画的设计工作来说,无疑是一大福音。
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。
MagicTime是一款创新的在线工具,它能够根据用户提供的文本描述生成展示真实世界物理变化过程的时间延迟视频。这种技术的应用范围非常广泛,可以用于记录和展示各种自然和人为引起的变化过程。对于教育和科普来说,MagicTime提供了一种生动、直观的教学工具,帮助学生和公众更好地理解复杂的科学概念。