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Wan2GP 是一个优化后的开源视频生成模型,专为低配置 GPU 用户设计,支持多种视频生成任务。
Wan2GP 是基于 Wan2.1 的改进版本,旨在为低配置 GPU 用户提供高效、低内存占用的视频生成解决方案。该模型通过优化内存管理和加速算法,使得普通用户也能在消费级 GPU 上快速生成高质量的视频内容。它支持多种任务,包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等,同时具备强大的视频 VAE 架构,能够高效处理 1080P 视频。Wan2GP 的出现降低了视频生成技术的门槛,使得更多用户能够轻松上手并应用于实际场景。
Wan2.1-T2V-14B 是一款高性能的文本到视频生成模型,支持多种视频生成任务。
Wan2.1-T2V-14B 是一款先进的文本到视频生成模型,基于扩散变换器架构,结合了创新的时空变分自编码器(VAE)和大规模数据训练。它能够在多种分辨率下生成高质量的视频内容,支持中文和英文文本输入,并在性能和效率上超越现有的开源和商业模型。该模型适用于需要高效视频生成的场景,如内容创作、广告制作和视频编辑等。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供,旨在推动视频生成技术的发展和应用。
Magic 1-For-1 是一个高效的图像到视频生成模型,可在一分钟内生成一分钟的视频。
Magic 1-For-1 是一个专注于高效视频生成的模型,其核心功能是将文本和图像快速转换为视频。该模型通过将文本到视频的生成任务分解为文本到图像和图像到视频两个子任务,优化了内存使用并减少了推理延迟。其主要优点包括高效性、低延迟和可扩展性。该模型由北京大学 DA-Group 团队开发,旨在推动交互式基础视频生成领域的发展。目前该模型及相关代码已开源,用户可以免费使用,但需遵守开源许可协议。
文本图像到视频生成模型
Allegro-TI2V是一个文本图像到视频生成模型,它能够根据用户提供的提示和图像生成视频内容。该模型以其开源性、多样化的内容创作能力、高质量的输出、小巧高效的模型参数以及支持多种精度和GPU内存优化而受到关注。它代表了当前人工智能技术在视频生成领域的前沿进展,具有重要的技术价值和商业应用潜力。Allegro-TI2V模型在Hugging Face平台上提供,遵循Apache 2.0开源协议,用户可以免费下载和使用。
创意智能平台,用于构建魔法般的AI产品
Dream Machine API是一个创意智能平台,它提供了一系列先进的视频生成模型,通过直观的API和开源SDKs,用户可以构建和扩展创意AI产品。该平台拥有文本到视频、图像到视频、关键帧控制、扩展、循环和相机控制等功能,旨在通过创意智能与人类合作,帮助他们创造更好的内容。Dream Machine API的推出,旨在推动视觉探索和创造的丰富性,让更多的想法得以尝试,构建更好的叙事,并让那些以前无法做到的人讲述多样化的故事。
AI革命性地改变了内容创作,利用先进的视频生成技术,将文本和图像转化为动态视频,实现视频到视频的创作。探索数字故事讲述的未来。
AI SORA TECH是一款革命性的内容创作工具,利用先进的视频生成技术,将文本和图像转化为动态视频,并支持视频到视频的创作。它可以根据输入的文本或图像生成整个视频或延长现有视频的长度,满足各种视频制作需求。AI SORA TECH的功能丰富,操作简便,适用于专业人士和初学者。
Wan 2.1 AI 是一款将文本和图像转化为高质量视频的先进 AI 视频生成模型。
Wan 2.1 AI 是由阿里巴巴开发的开源大规模视频生成 AI 模型。它支持文本到视频(T2V)和图像到视频(I2V)的生成,能够将简单的输入转化为高质量的视频内容。该模型在视频生成领域具有重要意义,能够极大地简化视频创作流程,降低创作门槛,提高创作效率,为用户提供丰富多样的视频创作可能性。其主要优点包括高质量的视频生成效果、复杂动作的流畅展现、逼真的物理模拟以及丰富的艺术风格等。目前该产品已完全开源,用户可以免费使用其基础功能,对于有视频创作需求但缺乏专业技能或设备的个人和企业来说,具有很高的实用价值。
FlashVideo 是一个高效的高分辨率视频生成模型,专注于细节和保真度的流动。
FlashVideo 是一款专注于高效高分辨率视频生成的深度学习模型。它通过分阶段的生成策略,首先生成低分辨率视频,再通过增强模型提升至高分辨率,从而在保证细节的同时显著降低计算成本。该技术在视频生成领域具有重要意义,尤其是在需要高质量视觉内容的场景中。FlashVideo 适用于多种应用场景,包括内容创作、广告制作和视频编辑等。其开源性质使得研究人员和开发者可以灵活地进行定制和扩展。
一款能够生成电影级质量视频的图像到视频模型
Ruyi-Models是一个图像到视频的模型,能够生成高达768分辨率、每秒24帧的电影级视频,支持镜头控制和运动幅度控制。使用RTX 3090或RTX 4090显卡,可以无损生成512分辨率、120帧的视频。该模型以其高质量的视频生成能力和对细节的精确控制而受到关注,尤其在需要生成高质量视频内容的领域,如电影制作、游戏制作和虚拟现实体验中具有重要应用价值。
开源图像到视频生成模型
Ruyi-Mini-7B是由CreateAI团队开发的开源图像到视频生成模型,具有约71亿参数,能够从输入图像生成360p到720p分辨率的视频帧,最长5秒。模型支持不同宽高比,并增强了运动和相机控制功能,提供更大的灵活性和创造力。该模型在Apache 2.0许可下发布,意味着用户可以自由使用和修改。
基于HunyuanVideo的视频生成工具,支持图像到视频的转换
ComfyUI-HunyuanVideoWrapper-IP2V是一个基于HunyuanVideo的视频生成工具,它允许用户通过图像提示生成视频(IP2V),即利用图像作为生成视频的条件,提取图像的概念和风格。这项技术主要优点在于能够将图像的风格和内容融入视频生成过程中,而不仅仅是作为视频的第一帧。产品背景信息显示,该工具目前处于实验阶段,但已经可以工作,且对VRAM有较高要求,至少需要20GB。
基于频率分解的身份保持文本到视频生成模型
ConsisID是一个基于频率分解的身份保持文本到视频生成模型,它通过在频域中使用身份控制信号来生成与输入文本描述一致的高保真度视频。该模型不需要针对不同案例进行繁琐的微调,并且能够保持生成视频中人物身份的一致性。ConsisID的提出,推动了视频生成技术的发展,特别是在无需调整的流程和频率感知的身份保持控制方案方面。
高效率自回归视频生成模型
Pyramid Flow miniFLUX是一个基于流匹配的自回归视频生成方法,专注于训练效率和开源数据集的使用。该模型能够生成高质量的10秒768p分辨率、24帧每秒的视频,并自然支持图像到视频的生成。它是视频内容创作和研究领域的一个重要工具,尤其在需要生成连贯动态图像的场合。
开源视频生成模型,支持10秒视频和更高分辨率。
CogVideoX1.5-5B-SAT是由清华大学知识工程与数据挖掘团队开发的开源视频生成模型,是CogVideoX模型的升级版。该模型支持生成10秒视频,并支持更高分辨率的视频生成。模型包含Transformer、VAE和Text Encoder等模块,能够根据文本描述生成视频内容。CogVideoX1.5-5B-SAT模型以其强大的视频生成能力和高分辨率支持,为视频内容创作者提供了一个强大的工具,尤其在教育、娱乐和商业领域有着广泛的应用前景。
海螺AI在线视频生成器,用文字创造视频。
Hailuo AI是由MiniMax开发的一款先进的人工智能生产力工具,旨在改变视频内容创作的方式。这一创新平台允许用户通过简单的文字提示生成高质量的视频,特别适合营销人员、教育工作者和内容创作者使用。Hailuo AI以其快速的处理时间和广泛的艺术风格而表现出色,结合文本和图像提示的功能可实现高度个性化的输出,因此对追求灵活性的创作者很有吸引力。
从长视频中生成引人入胜的YouTube短片
AI Youtube Shorts Generator 是一个利用GPT-4和Whisper技术的Python工具,它可以从长视频中提取最有趣的亮点,检测演讲者,并将内容垂直裁剪,以适应短片格式。这个工具目前处于0.1版本,可能存在一些bug。
由上海人工智能实验室开发的先进视频生成模型
Vchitect 2.0(筑梦2.0)是一款由上海人工智能实验室开发的高级视频生成模型,旨在赋予视频创作新的动力。它支持20秒视频生成,灵活的宽高比,生成空间时间增强,以及长视频评估。Vchitect 2.0通过其先进的技术,能够将静态图像转换为5-10秒的视频,使用户能够轻松地将照片或设计转换为引人入胜的视觉体验。此外,Vchitect 2.0还支持长视频生成模型的评估,通过VBench平台,提供全面且持续更新的评估排行榜,支持多种长视频模型,如Gen-3、Kling、OpenSora等。
开源的文本到视频生成模型
CogVideo是由清华大学团队开发的文本到视频生成模型,它通过深度学习技术将文本描述转换为视频内容。该技术在视频内容创作、教育、娱乐等领域具有广泛的应用前景。CogVideo模型通过大规模预训练,能够生成与文本描述相匹配的视频,为视频制作提供了一种全新的自动化方式。
生成视频的开源模型
CogVideoX是一个开源的视频生成模型,由清华大学团队开发,支持从文本描述生成视频。它提供了多种视频生成模型,包括入门级和大型模型,以满足不同质量和成本需求。模型支持多种精度,包括FP16和BF16,推荐使用与模型训练时相同的精度进行推理。CogVideoX-5B模型特别适用于需要生成高质量视频内容的场景,如电影制作、游戏开发和广告创意。
文本到视频的生成模型
CogVideoX是一个开源的视频生成模型,与商业模型同源,支持通过文本描述生成视频内容。它代表了文本到视频生成技术的最新进展,具有生成高质量视频的能力,能够广泛应用于娱乐、教育、商业宣传等领域。
文本到视频生成领域的先进模型架构
Open-Sora Plan v1.2是一个开源的视频生成模型,专注于文本到视频的转换任务。它采用3D全注意力架构,优化了视频的视觉表示,并提高了推理效率。该模型在视频生成领域具有创新性,能够更好地捕捉联合空间-时间特征,为视频内容的自动生成提供了新的技术路径。
文本到视频生成的创新框架
VideoTetris是一个新颖的框架,它实现了文本到视频的生成,特别适用于处理包含多个对象或对象数量动态变化的复杂视频生成场景。该框架通过空间时间组合扩散技术,精确地遵循复杂的文本语义,并通过操作和组合去噪网络的空间和时间注意力图来实现。此外,它还引入了一种新的参考帧注意力机制,以提高自回归视频生成的一致性。VideoTetris在组合文本到视频生成方面取得了令人印象深刻的定性和定量结果。
训练无关的运动克隆,实现可控视频生成
MotionClone是一个训练无关的框架,允许从参考视频进行运动克隆,以控制文本到视频的生成。它利用时间注意力机制在视频反转中表示参考视频中的运动,并引入了主时间注意力引导来减轻注意力权重中噪声或非常微妙运动的影响。此外,为了协助生成模型合成合理的空间关系并增强其提示跟随能力,提出了一种利用参考视频中的前景粗略位置和原始分类器自由引导特征的位置感知语义引导机制。
文本到视频生成的创新模型,实现姿势引导的动画制作。
Follow-Your-Pose是一个文本到视频生成的模型,它利用姿势信息和文本描述来生成可编辑、可控制姿势的角色视频。这项技术在数字人物创作领域具有重要应用价值,解决了缺乏综合数据集和视频生成先验模型的限制。通过两阶段训练方案,结合预训练的文本到图像模型,实现了姿势可控的视频生成。
3D一致性的视频生成框架
CamCo是一个创新的图像到视频生成框架,它能够生成具有3D一致性的高质量视频。该框架通过Plücker坐标引入相机信息,并提出了一种符合几何一致性的双线约束注意力模块。此外,CamCo在通过运动结构算法估计相机姿态的真实世界视频上进行了微调,以更好地合成物体运动。
文本到视频生成的开源模型,性能卓越。
Open-Sora-Plan是一个由北京大学元组团队开发的文本到视频生成模型。它在2024年4月首次推出v1.0.0版本,以其简单高效的设计和显著的性能在文本到视频生成领域获得了广泛认可。v1.1.0版本在视频生成质量和持续时间上进行了显著改进,包括更优的压缩视觉表示、更高的生成质量和更长的视频生成能力。该模型采用了优化的CausalVideoVAE架构,具有更强的性能和更高的推理效率。此外,它还保持了v1.0.0版本的极简设计和数据效率,并且与Sora基础模型的性能相似,表明其版本演进与Sora展示的扩展法则一致。
一款面向高质量长视频生成的实验性框架,具有扩展序列长度和增强动态特性。
Mira(Mini-Sora)是一个实验性的项目,旨在探索高质量、长时视频生成领域,特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频(T2V)生成框架的基础上,通过以下几个关键方面实现突破:扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前,Mira项目处于实验阶段,与Sora等更高级的视频生成技术相比,仍有提升空间。
精准控制文本生成视频的相机姿态
CameraCtrl 致力于为文本生成视频模型提供精准相机姿态控制,通过训练相机编码器实现参数化相机轨迹,从而实现视频生成过程中的相机控制。产品通过综合研究各种数据集的效果,证明视频具有多样的相机分布和相似外观可以增强可控性和泛化能力。实验证明 CameraCtrl 在实现精确、领域自适应的相机控制方面非常有效,是从文本和相机姿态输入实现动态、定制视频叙事的重要进展。
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