需求人群:
"视频创作者、开发者和AI爱好者。这个插件特别适合需要快速生成视频内容或进行视频编辑的用户,它通过提供易于使用的API接口,使得视频生成过程更加高效和直观。"
使用场景示例:
用户可以使用LumaText2Video节点从文本提示生成教育视频。
开发者可以利用LumaImage2Video节点将静态图像转化为动态视频,用于商业广告。
内容创作者可以通过LumaInterpolateGenerations节点在不同视频版本之间创建平滑过渡。
产品特色:
LumaAIClient节点:创建LumaAI客户端。
LumaText2Video节点:从文本提示生成视频。
LumaImage2Video节点:从图像生成视频,图像可用作视频的第一帧或最后一帧。
LumaInterpolateGenerations节点:在两个生成的视频之间进行插值。
LumaExtendGeneration节点:扩展视频生成,可选择在生成前或后进行扩展。
LumaPreviewVideo节点:预览视频,视频将被调整为768px以在ComfyUI中更好地显示。
ImgBBUpload节点:上传图像到ImgBB并返回URL,因为Luma API目前仅支持图像URL作为输入。
使用教程:
安装ComfyUI-LumaAI-API插件到ComfyUI的custom_nodes目录。
克隆GitHub仓库:git clone https://github.com/lumalabs/ComfyUI-LumaAI-API.git
安装依赖:cd ComfyUI-LumaAI-API && pip install -r requirements.txt
配置Luma AI API密钥,可以选择将其添加到config.ini文件中。
启动ComfyUI并开始使用LumaAI API节点。
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为ComfyUI提供Luma AI API的自定义节点。
ComfyUI-LumaAI-API是一个为ComfyUI设计的插件,它允许用户直接在ComfyUI中使用Luma AI API。Luma AI API基于Dream Machine视频生成模型,由Luma开发。该插件通过提供多种节点,如文本到视频、图像到视频、视频预览等,极大地丰富了视频生成的可能性,为视频创作者和开发者提供了便捷的工具。
HunyuanVideo-I2V 是腾讯推出的基于 HunyuanVideo 的图像到视频生成框架。
HunyuanVideo-I2V 是腾讯开源的图像到视频生成模型,基于 HunyuanVideo 架构开发。该模型通过图像潜在拼接技术,将参考图像信息有效整合到视频生成过程中,支持高分辨率视频生成,并提供可定制的 LoRA 效果训练功能。该技术在视频创作领域具有重要意义,能够帮助创作者快速生成高质量的视频内容,提升创作效率。
一种新颖的图像到视频采样技术,基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。
leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法,将静态图像转换为动态视频,为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景,如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布,供开发者和研究人员免费使用,未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。
一种基于扩散变换器网络的高动态、逼真肖像图像动画技术。
Hallo3是一种用于肖像图像动画的技术,它利用预训练的基于变换器的视频生成模型,能够生成高度动态和逼真的视频,有效解决了非正面视角、动态对象渲染和沉浸式背景生成等挑战。该技术由复旦大学和百度公司的研究人员共同开发,具有强大的泛化能力,为肖像动画领域带来了新的突破。
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Runway API,随时随地创造视频内容。
Runway API是一个强大的视频模型平台,提供先进的生成视频模型,允许用户在安全、可靠的环境中嵌入Gen-3 Alpha Turbo到他们的产品中。它支持广泛的应用场景,包括创意广告、音乐视频、电影制作等,是全球顶尖创意人士的首选。
使用Gemini API进行图像物体检测的Streamlit应用
bonding_w_geimini是一个基于Streamlit框架开发的图像处理应用,它允许用户上传图片,通过Gemini API进行物体检测,并在图片上直接绘制出物体的边界框。这个应用利用了机器学习模型来识别和定位图片中的物体,对于图像分析、数据标注和自动化图像处理等领域具有重要意义。
视频生成的前沿模型
WorldDreamer是一个创新的视频生成模型,它通过预测遮蔽的视觉令牌来理解并模拟世界动态。它在图像到视频合成、文本到视频生成、视频修复、视频风格化以及动作到视频生成等多个方面表现出色。该模型借鉴了大型语言模型的成功经验,将世界建模视为一个无监督的视觉序列建模挑战,通过将视觉输入映射到离散的令牌并预测被遮蔽的令牌来实现。
展示使用Claude的有趣和有效方法的集合
Anthropic Cookbook提供代码和指南,旨在帮助开发者使用Claude构建项目,提供可复制的代码片段,易于集成到您自己的项目中。这些示例主要用Python编写,但概念可以适应任何支持与Anthropic API交互的编程语言。
统一多模态视频生成系统
UniVG是一款统一多模态视频生成系统,能够处理多种视频生成任务,包括文本和图像模态。通过引入多条件交叉注意力和偏置高斯噪声,实现了高自由度和低自由度视频生成。在公共学术基准MSR-VTT上实现了最低的Fr'echet视频距离(FVD),超越了当前开源方法在人类评估上的表现,并与当前闭源方法Gen2不相上下。
I2V-Adapter是一种用于视频扩散模型的通用图像到视频适配器。
I2V-Adapter旨在将静态图像转换为动态、逼真的视频序列,同时保持原始图像的保真度。它使用轻量级适配器模块并行处理带噪声的视频帧和输入图像。此模块充当桥梁,有效地将输入连接到模型的自注意力机制,保持空间细节,无需更改T2I模型的结构。I2V-Adapter参数少于传统模型,并确保与现有的T2I模型和控制工具兼容。实验结果表明,I2V-Adapter能够生成高质量的视频输出,这对于AI驱动的视频生成,尤其是创意应用领域,具有重大意义。
无需视频制作经验,通过简单操作即可生成精细控制的视频
DragNUWA是一款视频生成工具,能够通过直接操作背景或图像,将动作转化为摄像机运动或目标物体运动,生成对应的视频。DragNUWA 1.5基于稳定视频扩散技术,可根据特定路径使图像动起来。DragNUWA 1.0利用文字、图像和轨迹作为三个重要的控制因素,从语义、空间和时间上促进高度可控的视频生成。用户可通过git克隆仓库、下载预训练模型,并在桌面端进行图像拖拽生成动画。
GAIA-2 是一个先进的视频生成模型,用于创建安全的自动驾驶场景。
GAIA-2 是 Wayve 开发的先进视频生成模型,旨在为自动驾驶系统提供多样化和复杂的驾驶场景,以提高安全性和可靠性。该模型通过生成合成数据来解决依赖现实世界数据收集的限制,能够创建各种驾驶情境,包括常规和边缘案例。GAIA-2 支持多种地理和环境条件的模拟,帮助开发者在没有高昂成本的情况下快速测试和验证自动驾驶算法。
加速视频扩散模型,生成速度提升 8.5 倍。
AccVideo 是一种新颖的高效蒸馏方法,通过合成数据集加速视频扩散模型的推理速度。该模型能够在生成视频时实现 8.5 倍的速度提升,同时保持相似的性能。它使用预训练的视频扩散模型生成多条有效去噪轨迹,从而优化了数据的使用和生成过程。AccVideo 特别适用于需要高效视频生成的场景,如电影制作、游戏开发等,适合研究人员和开发者使用。
通过测试时间缩放显著提升视频生成质量。
Video-T1 是一个视频生成模型,通过测试时间缩放技术(TTS)显著提升生成视频的质量和一致性。该技术允许在推理过程中使用更多的计算资源,从而优化生成结果。相较于传统的视频生成方法,TTS 能够提供更高的生成质量和更丰富的内容表达,适用于数字创作领域。该产品的定位主要面向研究人员和开发者,价格信息未明确。
生成高质量 SVG 代码的基础模型。
StarVector 是一个先进的生成模型,旨在将图像和文本指令转化为高质量的可缩放矢量图形(SVG)代码。其主要优点在于能够处理复杂的 SVG 元素,并在各种图形风格和复杂性上表现出色。作为开放源代码资源,StarVector 推动了图形设计的创新和效率,适用于设计、插图和技术文档等多种应用场景。
免费 AI 创作工具,生成图像、视频及 4K 增强。
vivago.ai 是一个免费的 AI 生成工具和社区,提供文本转图像、图像转视频等功能,让创作变得更加简单高效。用户可以免费生成高质量的图像和视频,支持多种 AI 编辑工具,方便用户进行创作和分享。该平台的定位是为广大创作者提供易用的 AI 工具,满足他们在视觉创作上的需求。
一种提升场景级视频生成能力的技术。
长上下文调优(LCT)旨在解决当前单次生成能力与现实叙事视频制作之间的差距。该技术通过数据驱动的方法直接学习场景级一致性,支持交互式多镜头开发和合成生成,适用于视频制作的各个方面。
一种无混叠的任意尺度超分辨率方法。
Thera 是一种先进的超分辨率技术,能够在不同尺度下生成高质量图像。其主要优点在于内置物理观察模型,有效避免了混叠现象。该技术由 ETH Zurich 的研究团队开发,适用于图像增强和计算机视觉领域,尤其在遥感和摄影测量中具有广泛应用。
一款免费在线的AI工具,可快速去除照片和视频中的水印。
AI Watermark Remover 是一款基于人工智能技术的在线工具,专注于快速去除照片和视频中的水印。它利用先进的AI算法,能够精准识别并去除水印,无需复杂的编辑技能。该工具的主要优点是免费、高效且易于使用,适合需要快速清理图片和视频的用户。产品定位为简单易用的在线工具,旨在帮助用户快速恢复图片和视频的原始质量,同时保护用户隐私,不存储任何数据。
一款强大的在线AI图像生成与编辑工具,提供多种图像处理功能。
Picture AI 是一个基于人工智能的在线图像生成和编辑平台,它利用先进的AI技术帮助用户轻松创建和优化图像。该平台的主要优点是操作简单、功能多样且完全在线,无需下载或安装任何软件。它适用于各种用户,包括设计师、摄影师、普通用户等,能够满足从创意设计到日常图像处理的多种需求。目前该平台提供免费试用,用户可以根据自己的需求选择不同的功能和服务。
通过多实例扩散模型将单张图像生成高保真度的3D场景。
MIDI是一种创新的图像到3D场景生成技术,它利用多实例扩散模型,能够从单张图像中直接生成具有准确空间关系的多个3D实例。该技术的核心在于其多实例注意力机制,能够有效捕捉物体间的交互和空间一致性,无需复杂的多步骤处理。MIDI在图像到场景生成领域表现出色,适用于合成数据、真实场景数据以及由文本到图像扩散模型生成的风格化场景图像。其主要优点包括高效性、高保真度和强大的泛化能力。
MM_StoryAgent 是一个多智能体框架,用于生成沉浸式故事视频。
MM_StoryAgent 是一个基于多智能体范式的故事视频生成框架,它结合了文本、图像和音频等多种模态,通过多阶段流程生成高质量的故事视频。该框架的核心优势在于其可定制性,用户可以自定义专家工具以提升每个组件的生成质量。此外,它还提供了故事主题列表和评估标准,便于进一步的故事创作和评估。MM_StoryAgent 主要面向需要高效生成故事视频的创作者和企业,其开源特性使得用户可以根据自身需求进行扩展和优化。
一款用于生成无线条、扁平色彩风格图像和视频的LoRA模型,适用于动漫和设计领域。
Flat Color - Style是一款专为生成扁平色彩风格图像和视频设计的LoRA模型。它基于Wan Video模型训练,具有独特的无线条、低深度效果,适合用于动漫、插画和视频生成。该模型的主要优点是能够减少色彩渗出,增强黑色表现力,同时提供高质量的视觉效果。它适用于需要简洁、扁平化设计的场景,如动漫角色设计、插画创作和视频制作。该模型是免费提供给用户使用的,旨在帮助创作者快速实现具有现代感和简洁风格的视觉作品。
轻松构建自己的大模型,专属智慧,尽在本地。
Xark-Argo是一款桌面客户端产品,旨在帮助用户轻松构建和使用自己的大语言模型。它支持多种操作系统,包括MacOS和Windows,提供了强大的本地化模型部署能力。通过集成ollama技术,用户可以一键下载开源模型,并支持大模型API,如ChatGPT、Claude、Siliconflow等,大大降低了使用门槛。该产品适用于需要高效处理文本和知识管理的个人和企业用户,具有高度的灵活性和扩展性。目前暂无明确价格信息,但其功能定位表明它可能面向中高端用户群体。
Wan_AI Creative Drawing 是一个利用人工智能技术进行创意绘画和视频创作的平台。
Wan_AI Creative Drawing 是一个基于人工智能技术的创意绘画和视频创作平台。它通过先进的AI模型,能够根据用户输入的文字描述生成独特的艺术作品和视频内容。这种技术不仅降低了艺术创作的门槛,还为创意工作者提供了强大的工具。产品主要面向创意专业人士、艺术家和普通用户,帮助他们快速实现创意想法。目前,该平台可能提供免费试用或付费使用,具体价格和定位需进一步确认。
UniTok是一个用于视觉生成和理解的统一视觉分词器。
UniTok是一种创新的视觉分词技术,旨在弥合视觉生成和理解之间的差距。它通过多码本量化技术,显著提升了离散分词器的表示能力,使其能够捕捉到更丰富的视觉细节和语义信息。这一技术突破了传统分词器在训练过程中的瓶颈,为视觉生成和理解任务提供了一种高效且统一的解决方案。UniTok在图像生成和理解任务中表现出色,例如在ImageNet上实现了显著的零样本准确率提升。该技术的主要优点包括高效性、灵活性以及对多模态任务的强大支持,为视觉生成和理解领域带来了新的可能性。
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。
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