需求人群:
"该产品适合需要生成视频内容的创意专业人士,如视频编辑、动画制作者、游戏开发者等。它可以帮助用户快速将文本描述转化为视觉内容,提高创作效率,丰富创意表达。"
使用场景示例:
生成一个熊猫在竹林中弹吉他的视频
创造一个玩具船在地毯上航行的场景
制作一个街头艺术家在墙上喷涂彩色鸟的视频
产品特色:
支持英语提示生成视频
需要36GB GPU内存进行推理
生成6秒长的视频,每秒8帧
视频分辨率为720*480
使用正弦位置嵌入技术
基于Hugging Face diffusers库部署
使用教程:
安装必要的依赖项
导入torch和diffusers库
从预训练模型中加载CogVideoXPipeline
将文本提示编码为模型可以理解的嵌入
使用模型生成视频帧
将生成的视频帧导出为视频文件
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一个开源的视频生成模型,用于创造生动的视频内容。
CogVideoX-2B是一个开源的视频生成模型,由清华大学团队开发。它支持使用英语提示语言生成视频,具有36GB的推理GPU内存需求,并且可以生成6秒长、每秒8帧、分辨率为720*480的视频。该模型使用正弦位置嵌入,目前不支持量化推理和多卡推理。它基于Hugging Face的diffusers库进行部署,能够根据文本提示生成视频,具有高度的创造性和应用潜力。
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。
ComfyUI中集成的最新视频生成模型
Mochi是Genmo最新推出的开源视频生成模型,它在ComfyUI中经过优化,即使使用消费级GPU也能实现。Mochi以其高保真度动作和卓越的提示遵循性而著称,为ComfyUI社区带来了最先进的视频生成能力。Mochi模型在Apache 2.0许可下发布,这意味着开发者和创作者可以自由使用、修改和集成Mochi,而不受限制性许可的阻碍。Mochi能够在消费级GPU上运行,如4090,且在ComfyUI中支持多种注意力后端,使其能够适应小于24GB的VRAM。
引领AI视频、音乐、文本创作新潮流
MiniMax模型矩阵是一套集成了多种AI大模型的产品,包括视频生成、音乐生成、文本生成和语音合成等,旨在通过先进的人工智能技术推动内容创作的革新。这些模型不仅能够提供高分辨率和高帧率的视频生成,还能创作各种风格的音乐,生成高质量的文本内容,以及提供超拟人音色的语音合成。MiniMax模型矩阵代表了AI在内容创作领域的前沿技术,具有高效、创新和多样化的特点,能够满足不同用户在创作上的需求。
利用AI技术,将文字和图像转化为创意视频。
通义万相AI创意作画是一款利用人工智能技术,将用户的文字描述或图像转化为视频内容的产品。它通过先进的AI算法,能够理解用户的创意意图,自动生成具有艺术感的视频。该产品不仅能够提升内容创作的效率,还能激发用户的创造力,适用于广告、教育、娱乐等多个领域。
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。
统一可控的视频生成方法
AnimateAnything是一个统一的可控视频生成方法,它支持在不同条件下进行精确和一致的视频操作,包括相机轨迹、文本提示和用户动作注释。该技术通过设计多尺度控制特征融合网络来构建不同条件下的通用运动表示,并将所有控制信息转换为逐帧光流,以此作为运动先导来指导视频生成。此外,为了减少大规模运动引起的闪烁问题,提出了基于频率的稳定模块,以确保视频在频域的一致性,增强时间连贯性。实验表明,AnimateAnything的方法优于现有的最先进方法。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数量级代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型在训练中包含了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等,是目前开源代码语言模型中的佼佼者,其编码能力可与GPT-4相媲美。此外,Qwen2.5-Coder还具备更全面的现实世界应用基础,如代码代理等,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、推理和修复而设计。基于强大的Qwen2.5,该模型在训练时包含了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等,使其在代码能力上达到了开源代码LLM的最新水平。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数量指令调优模型
Qwen2.5-Coder-3B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen2.5-Coder系列中的一种大型语言模型,专门针对代码生成、代码推理和代码修复进行了优化。该模型基于Qwen2.5,训练数据包括源代码、文本代码关联、合成数据等,达到5.5万亿个训练令牌。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型还为现实世界中的应用提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型在实际应用中提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
开源代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型,拥有32亿参数,支持长文本处理,是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化,不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升,而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术,以减少模型大小并提高运行效率。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列针对代码生成优化的大型语言模型,覆盖了0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。Qwen2.5-Coder在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder还提供了更全面的基础,适用于现实世界中的代码代理等应用场景。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-1.5B是Qwen2.5-Coder系列中的一款大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,成为当前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力媲美GPT-4o。此外,Qwen2.5-Coder-1.5B还强化了数学和通用能力,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于Qwen2.5的强大能力,该模型在训练时使用了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等,是目前开源代码生成语言模型中的佼佼者,编码能力与GPT-4o相媲美。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
Qwen2.5-Coder系列的3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该系列模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,显著提升了代码生成、推理和修复能力。Qwen2.5-Coder-3B是该系列中的一个模型,拥有3.09B参数,36层,16个注意力头(Q)和2个注意力头(KV),全32,768令牌上下文长度。该模型是目前开源代码LLM中的佼佼者,编码能力与GPT-4o相匹配,为开发者提供了一个强大的代码辅助工具。
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。
使用AI技术创作个性化音乐
免费AI歌曲生成器是一个在线工具,使用人工智能技术根据用户输入创作个性化歌曲。它结合旋律、和声和节奏,创造完整的歌曲。产品背景信息显示,该工具受到全球超过25,000名音乐家、内容创作者和音乐爱好者的信任。它提供免费、无需订阅的音乐创作服务,支持多种音乐风格,并允许用户商业使用生成的歌曲。
用户视频的生成性视频摄像机控制
ReCapture是一种从单一用户提供的视频生成新视频和新颖摄像机轨迹的方法。该技术允许我们从完全不同的角度重新生成源视频,并带有电影级别的摄像机运动。ReCapture通过使用多视图扩散模型或基于深度的点云渲染生成带有新摄像机轨迹的嘈杂锚视频,然后通过我们提出的掩蔽视频微调技术将锚视频重新生成为干净且时间上一致的重新角度视频。这种技术的重要性在于它能够利用视频模型的强大先验,将近似的视频重新生成为时间上一致且美观的视频。
高度表现力的肖像动画技术
字节跳动智能创作团队推出最新单图视频驱动技术 X-Portrait 2。X-Portrait 2是一种肖像动画技术,它通过用户提供的静态肖像图像和驱动表演视频,能够生成具有高度表现力和真实感的角色动画和视频片段。这项技术显著降低了现有的动作捕捉、角色动画和内容创作流程的复杂性。X-Portrait 2通过构建一个最先进的表情编码器模型,隐式编码输入中的每一个微小表情,并通过大规模数据集进行训练。然后,该编码器与强大的生成扩散模型结合,生成流畅且富有表现力的视频。X-Portrait 2能够传递微妙和微小的面部表情,包括撅嘴、吐舌、脸颊充气和皱眉等具有挑战性的表情,并在生成的视频中实现高保真的情感传递。
生成和交互控制开放世界游戏视频的扩散变换模型
GameGen-X是专为生成和交互控制开放世界游戏视频而设计的扩散变换模型。该模型通过模拟游戏引擎的多种特性,如创新角色、动态环境、复杂动作和多样事件,实现了高质量、开放领域的视频生成。此外,它还提供了交互控制能力,能够根据当前视频片段预测和改变未来内容,从而实现游戏玩法模拟。为了实现这一愿景,我们首先从零开始收集并构建了一个开放世界视频游戏数据集(OGameData),这是第一个也是最大的开放世界游戏视频生成和控制数据集,包含超过150款游戏的100多万个多样化游戏视频片段,这些片段都配有GPT-4o的信息性字幕。GameGen-X经历了两阶段的训练过程,包括基础模型预训练和指令调优。首先,模型通过文本到视频生成和视频续集进行预训练,赋予了其长序列、高质量开放领域游戏视频生成的能力。进一步,为了实现交互控制能力,我们设计了InstructNet来整合与游戏相关的多模态控制信号专家。这使得模型能够根据用户输入调整潜在表示,首次在视频生成中统一角色交互和场景内容控制。在指令调优期间,只有InstructNet被更新,而预训练的基础模型被冻结,使得交互控制能力的整合不会损失生成视频内容的多样性和质量。GameGen-X代表了使用生成模型进行开放世界视频游戏设计的一次重大飞跃。它展示了生成模型作为传统渲染技术的辅助工具的潜力,有效地将创造性生成与交互能力结合起来。
首个同时支持文生和图生的3D开源模型
腾讯混元3D是一个开源的3D生成模型,旨在解决现有3D生成模型在生成速度和泛化能力上的不足。该模型采用两阶段生成方法,第一阶段使用多视角扩散模型快速生成多视角图像,第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。混元3D-1.0模型能够帮助3D创作者和艺术家自动化生产3D资产,支持快速单图生3D,10秒内完成端到端生成,包括mesh和texture提取。
开源的全双工音频生成基础模型
hertz-dev是Standard Intelligence开源的全双工、仅音频的变换器基础模型,拥有85亿参数。该模型代表了可扩展的跨模态学习技术,能够将单声道16kHz语音转换为8Hz潜在表示,具有1kbps的比特率,性能优于其他音频编码器。hertz-dev的主要优点包括低延迟、高效率和易于研究人员进行微调和构建。产品背景信息显示,Standard Intelligence致力于构建对全人类有益的通用智能,而hertz-dev是这一旅程的第一步。
新一代创意生产力平台,点燃你的想象力
可灵AI是一个基于可灵大模型和可图大模型的创意生产力平台,提供视频、图片生成与编辑能力。它允许用户通过输入文本或图片来生成视频和图片,支持多种尺寸和风格,并且可以将图片一键生成视频。该平台还提供了一个创意圈,用户可以在这里寻找创作灵感,并与其他创作者互动。产品背景信息显示,可灵AI广受海内外创作者好评,其技术优势在于物理仿真理解、运动幅度和画面审美表现,以及降低制作成本。价格方面,可灵AI提供免费下载,并提供App内购买项目。
基于Transformer的实时开放世界AI模型
Oasis是由Decart AI开发的首个可玩、实时、开放世界的AI模型,它是一个互动视频游戏,由Transformer端到端生成,基于逐帧生成。Oasis能够接收用户键盘和鼠标输入,实时生成游戏玩法,内部模拟物理、游戏规则和图形。该模型通过直接观察游戏玩法学习,允许用户移动、跳跃、拾取物品、破坏方块等。Oasis被视为研究更复杂交互世界的基础模型的第一步,未来可能取代传统的游戏引擎。Oasis的实现需要模型架构的改进和模型推理技术的突破,以实现用户与模型的实时交互。Decart AI采用了最新的扩散训练和Transformer模型方法,并结合了大型语言模型(LLMs)来训练一个自回归模型,该模型可以根据用户即时动作生成视频。此外,Decart AI还开发了专有的推理框架,以提供NVIDIA H100 Tensor Core GPU的峰值利用率,并支持Etched即将推出的Sohu芯片。
首款实时生成式AI开放世界模型
Decart是一个高效的AI平台,提供了在训练和推理大型生成模型方面的数量级改进。利用这些先进的能力,Decart能够训练基础的生成交互模型,并使每个人都能在实时中访问。Decart的OASIS模型是一个实时生成的AI开放世界模型,代表了实时视频生成的未来。该平台还提供了对1000+ NVIDIA H100 Tensor Core GPU集群进行训练或推理的能力,为AI视频生成领域带来了突破性进展。
AI驱动的儿童电子绘本及故事创作平台
Readkidz是一个利用人工智能技术简化和加速儿童多媒体内容创作的平台。它提供了一个一站式解决方案,使得教育者、家长和内容创作者能够在短时间内制作出高质量、吸引人的儿童内容。平台通过AI辅助的故事生成、插图创作和视频制作,使得用户可以轻松地从概念到完成整个创作过程。Readkidz的界面直观、功能可定制,确保创作内容能够适应特定年龄段和教育目标,是将富有想象力和教育意义的故事变为现实的终极工具。
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。
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