需求人群:
"CustomVideo可用于生成多主题文本引导的个性化视频,适用于创意设计、广告制作、教育培训等领域。"
使用场景示例:
通过CustomVideo生成多主题文本引导的视频,为创意设计作品增添个性化元素。
利用CustomVideo创建保持多主题身份特征的视频,用于广告宣传制作。
在教育培训领域使用CustomVideo生成多主题文本引导的视频,提供更具吸引力的教学内容。
产品特色:
多主题文本引导视频生成
保持视频中的身份特征
基于多主题文本和参考图像分割对象
浏览量:122
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多主题文本生成视频定制
CustomVideo是一个新颖的框架,旨在生成在多个主题引导下保持身份的视频。该产品首先鼓励多个主题的共同出现,然后通过基本的文本到视频扩散模型设计了一个简单而有效的注意力控制策略,以在扩散模型的潜在空间中解开不同的主题。此外,该产品还通过从给定的参考图像中分割对象并为注意力学习提供相应的对象掩码,帮助模型专注于特定的对象区域。同时,他们还收集了一个多主题文本到视频生成数据集作为全面的基准,其中包括69个个体主题和57个有意义的对。大量的定性、定量和用户研究结果表明,与先前的最先进方法相比,我们的方法具有显著优势。
通过文本生成高质量AI视频
Sora视频生成器是一个可以通过文本生成高质量AI视频的在线网站。用户只需要输入想要生成视频的文本描述,它就可以使用OpenAI的Sora AI模型,转换成逼真的视频。网站还提供了丰富的视频样例,详细的使用指南和定价方案等。
多模态驱动的定制视频生成架构。
HunyuanCustom 是一个多模态定制视频生成框架,旨在根据用户定义的条件生成特定主题的视频。该技术在身份一致性和多种输入模式的支持上表现出色,能够处理文本、图像、音频和视频输入,适合虚拟人广告、视频编辑等多种应用场景。
创新的AI视频生成器,快速实现创意视频。
Luma AI的Dream Machine是一款AI视频生成器,它利用先进的AI技术,将用户的想法转化为高质量、逼真的视频。它支持从文字描述或图片开始生成视频,具有高度的可扩展性、快速生成能力和实时访问功能。产品界面用户友好,适合专业人士和创意爱好者使用。Luma AI的Dream Machine不断更新,以保持技术领先,为用户提供持续改进的视频生成体验。
Freepik AI 视频生成器,基于人工智能技术快速生成高质量视频内容。
Freepik AI 视频生成器是一款基于人工智能技术的在线工具,能够根据用户输入的初始图像或描述快速生成视频。该技术利用先进的 AI 算法,实现视频内容的自动化生成,极大地提高了视频创作的效率。产品定位为创意设计人员和视频制作者提供快速、高效的视频生成解决方案,帮助用户节省时间和精力。目前该工具处于 Beta 测试阶段,用户可以免费试用其功能。
基于 AI 技术生成视频内容的智能服务。
清影 AI 视频生成服务是一个创新的人工智能平台,旨在通过智能算法生成高质量的视频内容。该服务适合各种行业用户,能够快速便捷地生成富有创意的视觉内容。无论是商业广告、教育课程还是娱乐视频,清影 AI 都能提供优质的解决方案。该产品依托于先进的 GLM 大模型,确保生成内容的准确性与丰富性,同时满足用户个性化需求。提供免费试用,鼓励用户探索 AI 视频创作的无限可能。
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。
利用AI技术快速生成视频内容
AI视频生成神器是一款利用人工智能技术,将图片或文字转换成视频内容的在线工具。它通过深度学习算法,能够理解图片和文字的含义,自动生成具有吸引力的视频内容。这种技术的应用,极大地降低了视频制作的成本和门槛,使得普通用户也能轻松制作出专业级别的视频。产品背景信息显示,随着社交媒体和视频平台的兴起,用户对视频内容的需求日益增长,而传统的视频制作方式成本高、耗时长,难以满足快速变化的市场需求。AI视频生成神器的出现,正好填补了这一市场空白,为用户提供了一种快速、低成本的视频制作解决方案。目前,该产品提供免费试用,具体价格需要在网站上查询。
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。
更好的文本到视频生成评价工具
该产品是一种用于评价文本到视频生成质量的工具。它引入了一种新的评价指标,即文本到视频评分(T2VScore)。该评分整合了两个关键标准:(1)文本-视频对齐,用于审查视频在呈现给定文本描述方面的忠实度;(2)视频质量,评估视频的整体制作水平。此外,为了评估提出的指标并促进未来对其的改进,该产品提供了TVGE数据集,收集了对2,543个文本到视频生成视频在这两个标准上的人类判断。对TVGE数据集的实验表明,提出的T2VScore在为文本到视频生成提供更好的评价指标方面表现出优越性。
基于文本描述实现多尺度连续缩放视频生成。
Generative Powers of Ten是一种利用文本到图像模型生成多尺度一致内容的方法,能够实现对场景的极端语义缩放,例如从森林的广角景观视图到树枝上昆虫的微距拍摄。这种表示方式使我们能够渲染连续缩放视频,或者交互式地探索场景的不同尺度。我们通过一种联合多尺度扩散采样方法实现这一点,该方法鼓励在不同尺度之间保持一致性,同时保留每个单独采样过程的完整性。由于每个生成的尺度都由不同的文本提示指导,我们的方法能够实现比传统的超分辨率方法更深层次的缩放,后者可能难以在完全不同的尺度上创建新的上下文结构。我们在图像超分辨率和外部绘制的替代技术上对我们的方法进行了定性比较,并表明我们的方法在生成一致的多尺度内容方面最为有效。
AI视频创作工具,将老照片转化为动态视频。
京亦智能AI视频生成神器是一款利用人工智能技术,将静态的老照片转化为动态视频的产品。它结合了深度学习和图像处理技术,使得用户能够轻松地将珍贵的老照片复活,创造出具有纪念意义的视频内容。该产品的主要优点包括操作简便、效果逼真、个性化定制等。它不仅能够满足个人用户对于家庭影像资料的整理和创新需求,也能为商业用户提供一种新颖的营销和宣传方式。目前,该产品提供免费试用,具体价格和定位信息需进一步了解。
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。
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。
多视角视频生成同步技术
SynCamMaster是一种先进的视频生成技术,它能够从多样化的视角同步生成多摄像机视频。这项技术通过预训练的文本到视频模型,增强了视频内容在不同视角下的动态一致性,对于虚拟拍摄等应用场景具有重要意义。该技术的主要优点包括能够处理开放世界视频的任意视角生成,整合6自由度摄像机姿态,并设计了一种渐进式训练方案,利用多摄像机图像和单目视频作为补充,显著提升了模型性能。
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。
AI驱动的视频生成工具,一键生成高质量营销视频
小视频宝(ClipTurbo)是一个AI驱动的视频生成工具,旨在帮助用户轻松创建高质量的营销视频。该工具利用AI技术处理文案、翻译、图标匹配和TTS语音合成,最终使用manim渲染视频,避免了纯生成式AI被平台限流的问题。小视频宝支持多种模板,用户可以根据需要选择分辨率、帧率、宽高比或屏幕方向,模板将自动适配。此外,它还支持多种语音服务,包括内置的EdgeTTS语音。目前,小视频宝仍处于早期开发阶段,仅提供给三花AI的注册用户。
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。
使用简单的提示和图像生成视频片段。
Adobe Firefly 是一款基于人工智能技术的视频生成工具。它能够根据用户提供的简单提示或图像快速生成高质量的视频片段。该技术利用先进的 AI 算法,通过对大量视频数据的学习和分析,实现自动化的视频创作。其主要优点包括操作简单、生成速度快、视频质量高。Adobe Firefly 面向创意工作者、视频制作者以及需要快速生成视频内容的用户,提供高效、便捷的视频创作解决方案。目前该产品处于 Beta 测试阶段,用户可以免费使用,未来可能会根据市场需求和产品发展进行定价和定位。
革命性视频生成,将静态图像或文本转化为视频
Stable Video Diffusion是一种AI视频生成技术,可以从静态图像或文本创建动态视频,代表了视频生成技术的新进展。它通过图像预训练、视频预训练、高质量视频微调和多视角3D先验等步骤,提供高质量的视频生成。主要功能包括将图像转化为视频、将文本转化为视频等。Stable Video Diffusion可以革新内容创作,从而自动生成创意广告、电影预告片、教育视频、游戏场景和独特的社交媒体内容。产品定位为提高视频内容创作的可访问性、效率和创造力。
Sora AI 开发的纯文本到视频生成模型
Sora 是 OpenAI 开发的文本到视频生成模型,能够根据文本描述生成长达1分钟的逼真图像序列。它具有理解和模拟物理世界运动的能力,目标是训练出帮助人们解决需要实物交互的问题的模型。Sora 可以解释长篇提示,根据文本输入生成各种人物、动物、景观和城市景象。它的缺点是难以准确描绘复杂场景的物理学以及理解因果关系。
文本和语音驱动的人体视频生成,从单张人物输入图像生成视频。
VLOGGER是一种从单张人物输入图像生成文本和音频驱动的讲话人类视频的方法,它建立在最近生成扩散模型的成功基础上。我们的方法包括1)一个随机的人类到3D运动扩散模型,以及2)一个新颖的基于扩散的架构,通过时间和空间控制增强文本到图像模型。这种方法能够生成长度可变的高质量视频,并且通过对人类面部和身体的高级表达方式轻松可控。与以前的工作不同,我们的方法不需要为每个人训练,也不依赖于人脸检测和裁剪,生成完整的图像(而不仅仅是面部或嘴唇),并考虑到正确合成交流人类所需的广泛场景(例如可见的躯干或多样性主体身份)。
多阶段高美感视频生成
MagicVideo-V2是一个集成了文本到图像模型、视频运动生成器、参考图像嵌入模块和帧插值模块的端到端视频生成管道。其架构设计使得MagicVideo-V2能够生成外观美观、高分辨率的视频,具有出色的保真度和平滑性。通过大规模用户评估,它展现出比Runway、Pika 1.0、Morph、Moon Valley和Stable Video Diffusion等领先的文本到视频系统更优越的性能。
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。
先进的文本到视频生成模型
Allegro是由Rhymes AI开发的高级文本到视频模型,它能够将简单的文本提示转换成高质量的短视频片段。Allegro的开源特性使其成为创作者、开发者和AI视频生成领域研究人员的强大工具。Allegro的主要优点包括开源、内容创作多样化、高质量输出以及模型体积小且高效。它支持多种精度(FP32、BF16、FP16),在BF16模式下,GPU内存使用量为9.3 GB,上下文长度为79.2k,相当于88帧。Allegro的技术核心包括大规模视频数据处理、视频压缩成视觉令牌以及扩展视频扩散变换器。
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。
AI视频生成器
Flow Studio 是一个基于人工智能技术的视频生成平台,专注于为用户提供高质量、个性化的视频内容。该平台利用先进的AI算法,能够在短时间内生成3分钟的视频,效果优于Luma、Pika和Sora等同类产品。用户可以通过选择不同的模板、角色和场景,快速创建出具有吸引力的视频内容。Flow Studio 的主要优点包括生成速度快、效果逼真、操作简便等。
生成多视角视频的模型
Stable Video 4D (SV4D) 是基于 Stable Video Diffusion (SVD) 和 Stable Video 3D (SV3D) 的生成模型,它接受单一视角的视频并生成该对象的多个新视角视频(4D 图像矩阵)。该模型训练生成 40 帧(5 个视频帧 x 8 个摄像机视角)在 576x576 分辨率下,给定 5 个相同大小的参考帧。通过运行 SV3D 生成轨道视频,然后使用轨道视频作为 SV4D 的参考视图,并输入视频作为参考帧,进行 4D 采样。该模型还通过使用生成的第一帧作为锚点,然后密集采样(插值)剩余帧来生成更长的新视角视频。
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