需求人群:
"目标受众为在线商务平台、广告制作公司、视频内容创作者等,他们需要制作吸引人的产品推广视频,提高用户参与度和产品销量。AnchorCrafter通过自动化视频生成,降低了制作成本,提高了生产效率,同时保证了视频的高质量和交互性,非常适合这些用户的需求。"
使用场景示例:
在线电商平台使用AnchorCrafter生成产品推广视频,提高用户点击率和购买转化。
广告公司利用该技术为客户定制个性化的广告视频,增强品牌形象。
视频内容创作者使用AnchorCrafter制作包含复杂交互场景的短视频,提升内容吸引力。
产品特色:
- HOI-外观感知:通过多视角对象特征融合,结合人物参考特征,实现更好的解耦结果。
- HOI-运动注入:控制运动,通过HOI区域的训练目标重新加权,增强对象细节的学习。
- 高视觉保真度:生成的视频具有高清晰度,保持人物和对象的真实感。
- 可控交互:用户可以控制视频中的人物和对象的交互动作。
- 多视角对象特征融合:从不同视角提取对象特征,提高对象识别的准确性。
- 人-物双适配器:结合人物和对象特征,实现更精细的人-物交互动画。
- 训练目标重新加权:在HOI区域增强训练目标,提升对象细节的学习效果。
使用教程:
1. 访问AnchorCrafter的官方网站。
2. 阅读产品介绍和功能说明,了解系统的基本操作。
3. 根据需要准备人物和对象的参考素材。
4. 使用系统提供的界面上传人物和对象的素材,并设置交互场景。
5. 调整视频参数,如人物动作、对象位置等,以满足视频制作需求。
6. 启动视频生成过程,等待系统自动生成视频。
7. 下载或直接在网站上预览生成的视频,并根据需要进行后期编辑。
8. 将生成的视频用于商业推广、广告发布或内容分享。
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基于扩散模型的2D视频生成系统,实现人-物交互动画。
AnchorCrafter是一个创新的扩散模型系统,旨在生成包含目标人物和定制化对象的2D视频,通过人-物交互(HOI)的集成,实现高视觉保真度和可控交互。该系统通过HOI-外观感知增强从任意多视角识别对象外观的能力,并分离人和物的外观;HOI-运动注入则通过克服对象轨迹条件和相互遮挡管理的挑战,实现复杂的人-物交互。此外,HOI区域重新加权损失作为训练目标,增强了对对象细节的学习。该技术在保持对象外观和形状意识的同时,也维持了人物外观和运动的一致性,对于在线商务、广告和消费者参与等领域具有重要意义。
一种支持多种视频生成控制任务的统一架构模型。
Diffusion as Shader (DaS) 是一种创新的视频生成控制模型,旨在通过3D感知的扩散过程实现对视频生成的多样化控制。该模型利用3D跟踪视频作为控制输入,能够在统一的架构下支持多种视频控制任务,如网格到视频生成、相机控制、运动迁移和对象操作等。DaS的主要优势在于其3D感知能力,能够有效提升生成视频的时间一致性,并在短时间内通过少量数据微调即可展现出强大的控制能力。该模型由香港科技大学等多所高校的研究团队共同开发,旨在推动视频生成技术的发展,为影视制作、虚拟现实等领域提供更为灵活和高效的解决方案。
基于扩散模型的图像和视频生成工具
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力(Spatial Knitting Attentions)的扩散模型,用于嵌入高级别和细节丰富的条件。该模型支持图像和视频的生成,具有改善生成视频与驱动视频之间表情一致性、减少VRAM使用、优化算法等优点。HelloMeme由HelloVision团队开发,属于HelloGroup Inc.,是一个前沿的图像和视频生成技术,具有重要的商业和教育价值。
视频扩散模型,用于虚拟试穿。
Fashion-VDM是一个视频扩散模型(VDM),用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入,旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频,同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比,Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括:扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略,以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。
大规模视频生成的自回归扩散模型
MarDini是Meta AI Research推出的一款视频扩散模型,它将掩码自回归(MAR)的优势整合到统一的扩散模型(DM)框架中。该模型能够根据任意数量的掩码帧在任意帧位置进行视频生成,支持视频插值、图像到视频生成以及视频扩展等多种视频生成任务。MarDini的设计高效,将大部分计算资源分配给低分辨率规划模型,使得在大规模上进行空间-时间注意力成为可能。MarDini在视频插值方面树立了新的标杆,并且在几次推理步骤内,就能高效生成与更昂贵的高级图像到视频模型相媲美的视频。
视频扩散模型加速工具,无需训练即可生成高质量视频内容。
FasterCache是一种创新的无需训练的策略,旨在加速视频扩散模型的推理过程,并生成高质量的视频内容。这一技术的重要性在于它能够显著提高视频生成的效率,同时保持或提升内容的质量,这对于需要快速生成视频内容的行业来说是非常有价值的。FasterCache由来自香港大学、南洋理工大学和上海人工智能实验室的研究人员共同开发,项目页面提供了更多的视觉结果和详细信息。产品目前免费提供,主要面向视频内容生成、AI研究和开发等领域。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型,代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1,是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型,从零开始训练,是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性,显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布,用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
重新定义视频创作
Hailuo AI Video Generator 是一款利用人工智能技术,根据文本提示自动生成视频内容的工具。它通过深度学习算法,将用户的文字描述转化为视觉图像,极大地简化了视频制作流程,提高了创作效率。该产品适用于需要快速生成视频内容的个人和企业,特别是在广告、社交媒体内容制作和电影预览等领域。
集成空间编织注意力,提升扩散模型的高保真条件
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型,旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征,并将其作为输入到HMControlModule,从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块,提高了生成视频的连续性和保真度。此外,HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情,以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint,实现了框架的热插拔适配器,不会影响T2I模型的泛化能力。
高效生成一致性人物视频动画的模型
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间,以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列,支持随机噪声输入和首帧条件输入,显著提高了生成长期视频的能力。此外,它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构,以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果,并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
使用Dream Machine API生成视频的Python脚本。
Dream Machine API是一个Python脚本,使用Dream Machine API来生成视频,并异步检查视频生成状态,输出最新生成的视频链接。它需要Python 3.7+环境和requests、aiohttp库支持。用户需要登录LumaAI的Dream Machine网站获取access_token以使用该脚本。
视频生成模型,支持无限长度高保真虚拟人视频生成
MuseV是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架,支持无限长度视频生成,采用了新颖的视觉条件并行去噪方案。它提供了预训练的虚拟人视频生成模型,支持Image2Video、Text2Image2Video、Video2Video等功能,兼容Stable Diffusion生态系统,包括基础模型、LoRA、ControlNet等。它支持多参考图像技术,如IPAdapter、ReferenceOnly、ReferenceNet、IPAdapterFaceID等。MuseV的优势在于可生成高保真无限长度视频,定位于视频生成领域。
基于扩散模型的2D虚拟形象生成框架
Make-Your-Anchor是一个基于扩散模型的2D虚拟形象生成框架。它只需一段1分钟左右的视频素材就可以自动生成具有精确上身和手部动作的主播风格视频。该系统采用了一种结构引导的扩散模型来将3D网格状态渲染成人物外观。通过两阶段训练策略,有效地将运动与特定外观相绑定。为了生成任意长度的时序视频,将frame-wise扩散模型的2D U-Net扩展到3D形式,并提出简单有效的批重叠时序去噪模块,从而突破推理时的视频长度限制。最后,引入了一种基于特定身份的面部增强模块,提高输出视频中面部区域的视觉质量。实验表明,该系统在视觉质量、时序一致性和身份保真度方面均优于现有技术。
用人工智能生成音频和视频
Sora AI Video Generator是一个使用人工智能技术生成视频的在线平台。用户只需要输入文本描述,它就可以自动生成高质量的视频动画。该平台提供强大的创意工具,使用户无需专业技术就可以创作出精美的视频内容。关键功能包括:支持多种视觉风格选择,视频分辨率高达4K,支持添加背景音乐和文字,一键生成高质量视频等。适用于视频创作者、广告公司、游戏开发者等创意行业,以及个人用户的视频内容生产。
大规模视频生成扩散模型
Sora是一个基于大规模训练的文本控制视频生成扩散模型。它能够生成长达1分钟的高清视频,涵盖广泛的视觉数据类型和分辨率。Sora通过在视频和图像的压缩潜在空间中训练,将其分解为时空位置补丁,实现了可扩展的视频生成。Sora还展现出一些模拟物理世界和数字世界的能力,如三维一致性和交互,揭示了继续扩大视频生成模型规模来发展高能力模拟器的前景。
控制视频生成模型
传统的3D内容创作工具赋予用户直接控制场景的几何形状、外观、动作和摄像机路径,从而将他们的想象变为现实。然而,创建计算机生成的视频是一个繁琐的手动过程,可以通过新兴的文本到视频扩散模型实现自动化。尽管前景广阔,视频扩散模型难以控制,限制了用户应用自己的创造力,而不是放大它。为了解决这一挑战,我们提出了一种新颖的方法,将动态3D网格的可控性与新兴扩散模型的表现力和可编辑性相结合。为此,我们的方法以动画化的低保真度渲染网格作为输入,并将从动态网格获得的地面真实对应信息注入预训练的文本到图像生成模型的各个阶段,以输出高质量和时间一致的帧。我们在各种示例上演示了我们的方法,其中动作可以通过对绑定资产进行动画化或改变摄像机路径来获得。
Show-1 将像素和潜在扩散模型结合起来,以实现高效的高质量文本到视频的生成
Show-1是一种高效的文本到视频生成模型,它结合了像素级和潜变量级的扩散模型,既能生成与文本高度相关的视频,也能以较低的计算资源要求生成高质量的视频。它首先用像素级模型生成低分辨率的初步视频,然后使用潜变量模型将其上采样到高分辨率,从而结合两种模型的优势。相比纯潜变量模型,Show-1生成的视频文本关联更准确;相比纯像素模型,它的运算成本也更低。
将整个网站数据通过AI转换为结构化数据,实现高效数据提取。
Firecrawl Extract 是一款基于 AI 的数据提取工具,能够将网站数据转换为结构化数据。它通过自然语言提示实现数据提取,解决了传统爬虫脚本易碎、数据质量差等问题。该产品适用于需要大量网络数据的企业和个人,能够显著提高数据获取效率。其定价策略灵活,从免费版到企业定制版,满足不同规模用户的需求。
Outrank 是一款通过自动优化内容生成帮助用户提升网站流量和 SEO 排名的工具。
Outrank 是一款专注于提升网站流量和 SEO 排名的工具。它通过自动生成优化内容,帮助用户在无需手动干预的情况下实现网站内容的更新和优化。该工具利用先进的 AI 技术,提供从关键词研究到内容生成、再到自动发布的全流程服务。其主要优点包括高效的内容生成、自动化的发布流程和强大的 SEO 优化能力。Outrank 定位于为专业内容创作者和企业用户提供一站式的解决方案,帮助他们在竞争激烈的网络环境中脱颖而出。其价格策略灵活,提供免费试用和不同层次的付费套餐,满足不同用户的需求。
一个自动化在线赚钱流程的应用程序。
MoneyPrinterV2是一个开源项目,旨在通过自动化多种在线赚钱方式来帮助用户增加收入。它具有高度的可定制性和扩展性,用户可以根据自己的需求进行配置和使用。该项目采用AGPL-3.0许可证,强调开源和社区共享的精神。它主要面向希望通过互联网开展商业活动或增加收入的用户,无论是个人还是小型企业,都可以利用其功能来实现自动化营销和内容创作。
Doctor Droid 是一个 AI 故障排除代理,通过与工具栈交互和理解公司上下文来解决生产问题。
Doctor Droid 是一款面向工程师团队的 AI 故障排除工具,它能够通过与现有工具栈的交互以及对公司特定上下文的理解,快速定位生产环境中的问题根源,并提供解决方案。其主要优点在于利用 AI 技术加速故障排查过程,提高团队工作效率,减少手动协调工作量。产品定位为帮助企业更智能、更快速地解决技术问题,提升工程团队的生产力。具体价格信息未在页面中明确显示,需进一步咨询了解。
PPTAgent是一个自动从文档生成演示文稿的创新系统。
PPTAgent是一个自动从文档生成演示文稿的创新系统。它采用两步流程,首先分析参考演示文稿中的模式,然后开发结构化大纲并生成视觉上协调的幻灯片。此外,还引入了PPTEval综合评估框架,从多个维度评估演示文稿的质量。该系统无需手动标注即可利用现有演示文稿,通过动态内容生成、智能参考学习和全面质量评估等特色功能,为用户提供高效、高质量的演示文稿生成解决方案。目前,PPTAgent在GitHub上开源,遵循MIT许可证,用户可以免费使用。
Seaweed-APT是一种支持实时单步生成1280x720 24fps视频的模型。
Seaweed-APT是一种用于视频生成的模型,通过对抗性后训练技术,实现了大规模文本到视频的单步生成。该模型能够在短时间内生成高质量的视频,具有重要的技术意义和应用价值。其主要优点是速度快、生成效果好,适用于需要快速生成视频的场景。目前尚未明确具体的价格和市场定位。
大规模视频生成模型,可创建逼真视觉效果与自然连贯动作。
Luma Ray2 是一款先进的视频生成模型,基于 Luma 新的多模态架构训练,计算能力是 Ray1 的 10 倍。它能够理解文本指令,并可接受图像和视频输入,生成具有快速连贯动作、超逼真细节和逻辑事件序列的视频,使生成的视频更接近生产就绪状态。目前提供文本到视频的生成功能,图像到视频、视频到视频和编辑功能即将推出。产品主要面向需要高质量视频生成的用户,如视频创作者、广告公司等,目前仅对付费订阅用户开放,可通过官网链接尝试使用。
在 ChatGPT 中自动化工作流程,设置定时任务,提高工作效率。
ChatGPT 定时任务是 OpenAI 推出的一项新功能,允许用户设置特定时间触发的任务,如定期获取信息、练习语言等。它使用 GPT-4o 模型,适用于 Plus、Pro 和 Team 计划用户,目前处于 beta 阶段。主要优点是自动化执行任务,无论用户是否在线,都能按时完成并通知用户,提高工作和学习效率。
一个尝试执行行政助理工作的AI代理。
Executive AI Assistant (EAIA) 是一个AI代理,旨在模拟行政助理的工作。它通过集成多种AI技术和API,如OpenAI和Anthropic,以及与Google Gmail API的交互,自动处理电子邮件,安排会议,并根据预设的配置文件来管理用户的日程和邮件。EAIA的主要优点在于其自动化处理能力,能够节省用户的时间并提高工作效率。该项目在GitHub上开源,允许用户自定义配置和扩展功能,适合希望提高个人或团队生产力的专业人士。
终极AI社交代理平台,自动化商务关系建立,可访问2亿+公司。
KalendarAI是一个基于AI的商务关系建立平台,通过自动化的方式帮助用户与理想联系人建立联系。其主要优点包括能够理解用户业务、个性化邮件生成、团队级收件箱仪表盘以及与CRM的无缝集成。产品定位为帮助企业自动化销售和市场推广流程,提高转化率。价格方面,从每个验证专业联系人(已打开)1美元起。
通过玩游戏训练AI机器人,轻松创建定制化游戏机器人。
StractiAI是一个游戏AI训练平台,用户可以通过简单的游戏过程训练AI机器人。它无需编程知识,即可创建定制化的游戏机器人,具有操作简单、易于上手的特点。StractiAI提供免费试用,同时也有付费版本Stracti PRO,价格为每月49美元,适合希望在游戏中获得自动化帮助的用户。
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