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数字人直播领域持续升温,尤其在AI技术快速迭代的当下,越来越多企业希望搭建专属虚拟主播系统,以期用数字化方案降低人力成本、替代传统真人直播。然而市场产品良莠不齐,如何精准匹配需求成为关键难题。今天要推荐的这款AI数字人直播系统,正是针对这一痛点设计的解决方案。用户可自主上传品牌虚拟形象,通过智能算法快速生成高精度视频内容,并支持实时直播�
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�
Boximator是一款利用深度学习技术进行视频合成的先进工具。它使用文本提示和额外的盒子约束,生成丰富且可控制的视频运动,为用户创造独特的视频场景提供了灵活的运动控制。要获取更多详细信息并开始您的视频合成之旅,请访问Boximator网站。
Lumiere是一款先进的视频合成工具,致力于解决视频合成中的关键挑战。采用空时U-Net架构,Lumiere能够一次性生成整个视频的时间持续,展现真实、多样和连贯的运动。了解更多详情并开始体验Lumiere,请访问Lumiere官方网站。
继运动笔刷,文字生成语音功能后,Runway又推出了新功能,支持将多个Gen2生成的视频合成到一个场景中,这样能创造出更丰富的场景内容视频!这一功能让用户能够将人物、风景画面、建筑等元素融合到一个场景中,形成更丰富的场景内容,有点类似于Photoshop的图层功能。Gen-2合成工作流程如下:1、在Gen-2中生成视频,例如,一个视频展示前景主题,另一个视频展示最终合成的期望背景。这一合成工作流程使得用户能够轻松将多个Gen2生成的视频合成到一个场景中,创造出更加丰富的场景内容视频。
卡内基梅隆大学、Google研究以及乔治亚理工学院联合推出了一项名为MAGVIT-v2的视频标记工具,它成功地将图像和视频输入转化为大型语言模型可识别的标记。项目地址:https://magvit.cs.cmu.edu/MAGVIT-v2的独特算法让开发者可以实现令人惊叹的应用。MAGVIT-v2的发布,预示着视觉生成领域的一次重大突破。
一则时长不到一分钟的科幻电影预告片《Trailer:Genesis》在社交媒体上火了起来。是不是很科幻呢?更「科幻」的是,从图像视频合成、音乐到剪辑,所有一切都是由AI完成的。人类对它们的应用和调整似乎才能体现这些工具的真正价值。