简介:

视频运动编辑的轻量级得分引导扩散模型

功能:

轻量级得分引导扩散模型,优化视频运动编辑。

使用轻量级信号控制器,简化姿势和外观的控制过程。

双分支架构设计,增强纹理细节和复杂背景的建模。

一致性正则化和损失函数,确保模型输出的一致性。

在GPU内存使用上大幅度减少,提高计算效率。

支持大范围摄像机运动和复杂动作的编辑。

需求人群:

"MotionFollower适合需要进行高质量视频运动编辑的专业人士和研究者,尤其是那些需要在保持原始角色外观和背景的同时,对视频运动进行精细调整的用户。它的轻量级特性和高效的内存使用,使其成为资源受限环境下的理想选择。"

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