需求人群:
"目标受众为视频内容创作者、教育工作者、娱乐产业从业者以及任何需要视频生成技术的用户。CogVideoX1.5-5B-SAT以其强大的视频生成能力和高分辨率支持,能够帮助用户快速生成符合文本描述的视频内容,提高内容创作的效率和质量。"
使用场景示例:
教育领域:根据教学文本描述生成教学视频,提高教学效果。
娱乐产业:根据剧本生成预告片或电影片段,加快内容制作流程。
商业领域:根据产品描述生成产品介绍视频,提升产品宣传效果。
产品特色:
支持10秒视频生成
支持任意分辨率的视频生成
包含I2V和T2V模型的权重
VAE部分与CogVideoX-5B系列一致,无需更新
Text Encoder与CogVideoX-5B的diffusers版本一致,无需更新
模型发布在Hugging Face平台上,方便下载和使用
模型遵循CogVideoX LICENSE授权协议
使用教程:
1. 访问Hugging Face平台并搜索CogVideoX1.5-5B-SAT模型。
2. 下载模型文件和相关权重。
3. 根据模型文档配置环境和依赖。
4. 使用文本描述作为输入,调用模型生成视频。
5. 调整模型参数以优化视频生成效果。
6. 将生成的视频用于教育、娱乐或商业等目的。
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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。
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。
高分辨率、高效率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力,使得在笔记本电脑GPU上也能部署。它是一个基于线性扩散变换器(text-to-image generative model)的模型,拥有1648M参数,专门用于生成1024px基础的多尺度高宽图像。Sana模型的主要优点包括高分辨率图像生成、快速的合成速度以及强大的文本图像对齐能力。Sana模型的背景信息显示,它是基于开源代码开发的,可以在GitHub上找到源代码,同时它也遵循特定的许可证(CC BY-NC-SA 4.0 License)。
高分辨率、高效率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度、强大的文本图像对齐能力以及可在笔记本电脑GPU上部署的特性而著称。该模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,代表了文本到图像生成技术的最新进展。Sana的主要优点包括高分辨率图像生成、快速合成、笔记本电脑GPU上的可部署性,以及开源的代码,使其在研究和实际应用中具有重要价值。
高分辨率文本到图像合成模型
Meissonic是一个非自回归的掩码图像建模文本到图像合成模型,能够生成高分辨率的图像。它被设计为可以在消费级显卡上运行。这项技术的重要性在于其能够利用现有的硬件资源,为用户带来高质量的图像生成体验,同时保持了较高的运行效率。Meissonic的背景信息包括其在arXiv上发表的论文,以及在Hugging Face上的模型和代码。
高分辨率视频外延与内容生成技术
Follow-Your-Canvas 是一种基于扩散模型的视频外延技术,它能够生成高分辨率的视频内容。该技术通过分布式处理和空间窗口合并,解决了GPU内存限制问题,同时保持了视频的空间和时间一致性。它在大规模视频外延方面表现出色,能够将视频分辨率显著提升,如从512 X 512扩展到1152 X 2048,同时生成高质量和视觉上令人愉悦的结果。
高分辨率、高效率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的高清晰度、高文本-图像一致性的图像,并且速度极快,可以在笔记本电脑GPU上部署。Sana模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器。该技术的重要性在于其能够快速生成高质量的图像,对于艺术创作、设计和其他创意领域具有革命性的影响。Sana模型遵循CC BY-NC-SA 4.0许可协议,源代码可在GitHub上找到。
高效率、高分辨率的文本到图像生成框架
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的生成框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana以其快速的速度和强大的文本图像对齐能力,可以在笔记本电脑GPU上部署,代表了图像生成技术的一个重要进步。该模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,能够根据文本提示生成和修改图像。Sana的开源代码可在GitHub上找到,其研究和应用前景广阔,尤其在艺术创作、教育工具和模型研究等方面。
高分辨率、多语言支持的文本到图像生成模型
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。该模型以惊人的速度合成高分辨率、高质量的图像,并保持强大的文本-图像对齐能力,可部署在笔记本电脑GPU上。Sana模型基于线性扩散变换器,使用预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,支持Emoji、中文和英文以及混合提示。
高分辨率、多语言文本到图像生成模型
Sana是一个由NVIDIA开发的文本到图像的框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。Sana能够以极快的速度合成高分辨率、高质量的图像,并且具有强烈的文本-图像对齐能力,可以在笔记本电脑GPU上部署。该模型基于线性扩散变换器,使用固定预训练的文本编码器和空间压缩的潜在特征编码器,支持英文、中文和表情符号混合提示。Sana的主要优点包括高效率、高分辨率图像生成能力以及多语言支持。
免费高分辨率AI生成的库存图片
CGFaces是一个提供免费高分辨率AI生成的库存图片的网站。它提供了各种各样的图片,包括人物、动物、食物、自然等。用户可以通过搜索或浏览所有图片来找到自己需要的图片。所有图片都可以免费下载和使用,无需注册。CGFaces的优势在于它提供了高质量的图片,而且完全免费。
高分辨率图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是一款高分辨率图像生成模型,支持高达4MP的图像分辨率,同时保持每样本仅10秒的生成时间。FLUX1.1 [pro] – ultra模式能够在不牺牲速度的情况下,生成四倍于标准分辨率的图像,性能基准测试显示其生成速度超过同类高分辨率模型2.5倍以上。此外,FLUX1.1 [pro] – raw模式为追求真实感的创作者提供了更自然、更少合成感的图像生成效果,显著提高了人物多样性和自然摄影的真实性。该模型以每张图片0.06美元的竞争力价格提供。
高分辨率图像合成
luosiallen/latent-consistency-model 是一个用于合成高分辨率图像的模型。它使用少量的推理步骤来生成具有良好一致性的图像。该模型支持自定义的输入提示和参数调整,可生成逼真的艺术品、人像等图像。
一步生成高分辨率图像
SDXL-Lightning是字节跳动开发的图像生成模型,能够在一步或少步骤内生成高达1024像素分辨率的高质量图像。该模型通过渐进式对抗式蒸馏,显著提升了图像生成速度,使其可应用于需要快速响应的场景。模型已开源,支持兼容LoRA模块和其他控制插件,可广泛用于文本到图像生成任务。
升级和恢复旧照片,生成高分辨率图形
Mimiko是一款应用,可以升级和恢复旧照片,根据您的输入操作图像,生成高分辨率图形。它还可以删除图片背景,从详细描述中生成图形,并从图像的特定方面获得答案。Mimiko提供了未来会有更多功能的承诺。
高分辨率多模态感知 LVLM
Griffon 是第一个具有本地化能力的高分辨率(超过1K)LVLM,可以描述您感兴趣的区域中的所有内容。在最新版本中,Griffon 支持视觉语言共指。您可以输入图像或一些描述。Griffon 在 REC、目标检测、目标计数、视觉/短语定位和 REG 方面表现出色。定价:免费试用。
训练免费高分辨率图像合成的频率视角
FouriScale从频域分析的角度探讨从预先训练的扩散模型生成高分辨率图像,通过创新的、无需训练的方法,通过将预先训练的扩散模型中的原始卷积层替换为结合膨胀技术和低通操作的方法,通过填充然后裁剪策略进一步增强,实现了灵活处理各种宽高比文本到图像生成。使用FouriScale作为指导,该方法成功平衡了生成图像的结构完整性和保真度,实现了任意尺寸、高分辨率和高质量生成的惊人能力。通过其简单性和兼容性,该方法可以为未来对超高分辨率图像合成的探索提供有价值的见解。
高效率的高分辨率图像合成框架
Sana是一个文本到图像的框架,能够高效生成高达4096×4096分辨率的图像。它以极快的速度合成高分辨率、高质量的图像,并保持强大的文本-图像对齐,可以部署在笔记本电脑GPU上。Sana的核心设计包括深度压缩自编码器、线性扩散变换器(DiT)、仅解码器的小型语言模型作为文本编码器,以及高效的训练和采样策略。Sana-0.6B与现代大型扩散模型相比,体积小20倍,测量吞吐量快100倍以上。此外,Sana-0.6B可以部署在16GB笔记本电脑GPU上,生成1024×1024分辨率图像的时间少于1秒。Sana使得低成本的内容创作成为可能。
高分辨率、长时音频驱动的人像图像动画技术
Hallo2是一种基于潜在扩散生成模型的人像图像动画技术,通过音频驱动生成高分辨率、长时的视频。它通过引入多项设计改进,扩展了Hallo的功能,包括生成长时视频、4K分辨率视频,并增加了通过文本提示增强表情控制的能力。Hallo2的主要优点包括高分辨率输出、长时间的稳定性以及通过文本提示增强的控制性,这使得它在生成丰富多样的肖像动画内容方面具有显著优势。
CogView4 是一个支持中文和英文的高分辨率文本到图像生成模型。
CogView4 是由清华大学开发的先进文本到图像生成模型,基于扩散模型技术,能够根据文本描述生成高质量图像。它支持中文和英文输入,并且可以生成高分辨率图像。CogView4 的主要优点是其强大的多语言支持和高质量的图像生成能力,适合需要高效生成图像的用户。该模型在 ECCV 2024 上展示,具有重要的研究和应用价值。
高分辨率图像合成的线性扩散变换器
Sana-1.6B是一个高效的高分辨率图像合成模型,它基于线性扩散变换器技术,能够生成高质量的图像。该模型由NVIDIA实验室开发,使用DC-AE技术,具有32倍的潜在空间,能够在多个GPU上运行,提供强大的图像生成能力。Sana-1.6B以其高效的图像合成能力和高质量的输出结果而闻名,是图像合成领域的重要技术。
高分辨率图像生成模型,快速生成,少步推理
Latent Consistency Models是一种高分辨率图像生成模型,通过少步推理快速生成高保真度图像。LCMs可以从任何预训练的稳定扩散模型中提取,只需要32个A100 GPU小时的训练即可生成高质量的768×768分辨率图像。此外,LCMs还引入了一种名为Latent Consistency Fine-tuning(LCF)的新方法,可以在自定义图像数据集上进行微调,实现定制化图像生成。
生成无限长度视频的文本条件视频生成技术
FIFO-Diffusion是一种基于预训练扩散模型的新颖推理技术,用于文本条件视频生成。它能够无需训练生成无限长的视频,通过迭代执行对角去噪,同时处理队列中一系列连续帧的逐渐增加的噪声水平;该方法在头部出队一个完全去噪的帧,同时在尾部入队一个新的随机噪声帧。此外,引入了潜在分割来减少训练推理差距,并通过前瞻去噪来利用前向引用的好处。
高分辨率3D内容生成的多视图高斯模型
LGM是一个用于从文本提示或单视图图像生成高分辨率3D模型的新框架。它的关键见解是:(1) 3D表示:我们提出了多视图高斯特征作为一个高效 yet 强大的表示,然后可以将其融合在一起进行不同iable 渲染。(2) 3D主干:我们呈现了一个不对称U-Net作为一个高通量的主干操作多视图图像,这可以通过利用多视图扩散模型从文本或单视图图像输入中产生。大量的实验表明了我们方法的高保真度和效率。值得注意的是,我们在将训练分辨率提高到512的同时保持生成3D对象的快速速度,从而实现了高分辨率的3D内容生成。
提升图像质量,一键实现高分辨率
AI图像增强器与放大器是一款利用先进的AI技术,将您的图像转变为令人惊叹的杰作的工具。它能够增强图像质量、放大图像分辨率,实现清晰、精细、无暇的效果。不仅可以用于个人照片的增强,也适用于专业摄影师、卡通/动漫创作者、电子商务店铺、房地产业等不同领域的图像处理需求。产品定价灵活,适用于不同用户群体。
高分辨率图像生成的无门槛解决方案
DemoFusion 是一款无需高额费用的高分辨率图像生成解决方案。通过使用渐进式升采样、跳跃残差和扩张采样等机制,DemoFusion 扩展了开源生成人工智能模型,实现了更高分辨率的图像生成。它具有简单易用的特点,无需调整参数和大量内存,适用于广泛的用户群体。DemoFusion 可以与其他基于潜在扩散模型的应用程序无缝集成,实现可控的高分辨率图像生成。
高分辨率、高精度的深度估计方法
Prompt Depth Anything是一种用于高分辨率和高精度度量深度估计的方法。该方法通过使用提示(prompting)技术,激发深度基础模型的潜力,利用iPhone LiDAR作为提示,引导模型产生高达4K分辨率的精确度量深度。此外,该方法还引入了可扩展的数据管道进行训练,并发布了更详细的ScanNet++数据集深度注释。该技术的主要优点包括高分辨率、高精度的深度估计,以及对下游应用如3D重建和通用机器人抓取的益处。
视频超分辨率扩展模型
Upscale-A-Video是一个基于扩散的模型,通过将低分辨率视频和文本提示作为输入来提高视频的分辨率。该模型通过两个关键机制确保时间上的一致性:在局部,它将时间层集成到U-Net和VAE-Decoder中,保持短序列的一致性;在全局,引入了一个流引导的循环潜在传播模块,通过在整个序列中传播和融合潜在信息来增强整体视频的稳定性。由于扩散范式,我们的模型还通过允许文本提示指导纹理创建和可调噪声水平来平衡恢复和生成,实现了保真度和质量之间的权衡。大量实验证明,Upscale-A-Video在合成和真实世界基准以及AI生成的视频中均超越了现有方法,展现出令人印象深刻的视觉逼真和时间一致性。
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