需求人群:
"目标受众包括视频制作者、动画师、营销人员和创意专业人士。Dream Machine API通过提供直观的指令系统和先进的视频生成技术,使得这些用户能够轻松地创建和编辑视频内容,从而提高工作效率和创意表达。"
使用场景示例:
视频制作者使用文本到视频功能快速生成产品介绍视频。
动画师通过图像到视频功能将静态图像转化为动态故事。
营销团队利用循环功能为社交媒体广告创建吸引人的背景视频。
产品特色:
文本到视频:用户无需学习提示工程,即可构建能够触及新市场的生成产品。
图像到视频:构建工作流程,将静态图像瞬间创建为高质量的动画,使用自然语言指导Dream Machine创建叙事。
关键帧:通过起始和结束图像关键帧控制Dream Machine生成的叙事。
扩展:将这些叙事扩展成故事,无需在应用程序中进行复杂的像素编辑。
循环:创建无缝循环,用于吸引用户界面、产品营销和背景。
相机控制:开创性的生成相机功能,即使是最没有经验的用户也能通过简单的文本指令获得正确的视频效果。
可变宽高比:应用程序现在可以为各种平台生产完美适配的内容,无需复杂的视频和图像编辑UI。
使用教程:
步骤1:访问Dream Machine API官方网站并注册账户。
步骤2:选择适合您需求的定价计划。
步骤3:阅读文档,了解如何通过API进行视频生成。
步骤4:使用提供的SDK或直接通过API调用,开始构建您的创意产品。
步骤5:利用文本到视频、图像到视频等功能,根据您的指令创建视频内容。
步骤6:通过关键帧和扩展功能,进一步控制和扩展视频叙事。
步骤7:使用相机控制和循环功能,优化视频效果以适应不同的使用场景。
步骤8:在完成视频创作后,根据需要进行调整,并发布到您的平台或应用中。
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创意智能平台,用于构建魔法般的AI产品
Dream Machine API是一个创意智能平台,它提供了一系列先进的视频生成模型,通过直观的API和开源SDKs,用户可以构建和扩展创意AI产品。该平台拥有文本到视频、图像到视频、关键帧控制、扩展、循环和相机控制等功能,旨在通过创意智能与人类合作,帮助他们创造更好的内容。Dream Machine API的推出,旨在推动视觉探索和创造的丰富性,让更多的想法得以尝试,构建更好的叙事,并让那些以前无法做到的人讲述多样化的故事。
Magic 1-For-1 是一个高效的图像到视频生成模型,可在一分钟内生成一分钟的视频。
Magic 1-For-1 是一个专注于高效视频生成的模型,其核心功能是将文本和图像快速转换为视频。该模型通过将文本到视频的生成任务分解为文本到图像和图像到视频两个子任务,优化了内存使用并减少了推理延迟。其主要优点包括高效性、低延迟和可扩展性。该模型由北京大学 DA-Group 团队开发,旨在推动交互式基础视频生成领域的发展。目前该模型及相关代码已开源,用户可以免费使用,但需遵守开源许可协议。
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。
AI革命性地改变了内容创作,利用先进的视频生成技术,将文本和图像转化为动态视频,实现视频到视频的创作。探索数字故事讲述的未来。
AI SORA TECH是一款革命性的内容创作工具,利用先进的视频生成技术,将文本和图像转化为动态视频,并支持视频到视频的创作。它可以根据输入的文本或图像生成整个视频或延长现有视频的长度,满足各种视频制作需求。AI SORA TECH的功能丰富,操作简便,适用于专业人士和初学者。
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。
一款能够生成电影级质量视频的图像到视频模型
Ruyi-Models是一个图像到视频的模型,能够生成高达768分辨率、每秒24帧的电影级视频,支持镜头控制和运动幅度控制。使用RTX 3090或RTX 4090显卡,可以无损生成512分辨率、120帧的视频。该模型以其高质量的视频生成能力和对细节的精确控制而受到关注,尤其在需要生成高质量视频内容的领域,如电影制作、游戏制作和虚拟现实体验中具有重要应用价值。
开源图像到视频生成模型
Ruyi-Mini-7B是由CreateAI团队开发的开源图像到视频生成模型,具有约71亿参数,能够从输入图像生成360p到720p分辨率的视频帧,最长5秒。模型支持不同宽高比,并增强了运动和相机控制功能,提供更大的灵活性和创造力。该模型在Apache 2.0许可下发布,意味着用户可以自由使用和修改。
基于HunyuanVideo的视频生成工具,支持图像到视频的转换
ComfyUI-HunyuanVideoWrapper-IP2V是一个基于HunyuanVideo的视频生成工具,它允许用户通过图像提示生成视频(IP2V),即利用图像作为生成视频的条件,提取图像的概念和风格。这项技术主要优点在于能够将图像的风格和内容融入视频生成过程中,而不仅仅是作为视频的第一帧。产品背景信息显示,该工具目前处于实验阶段,但已经可以工作,且对VRAM有较高要求,至少需要20GB。
开源知识图谱工作室,助力构建动态图谱AI工作流
WhyHow Knowledge Graph Studio是一个开源平台,旨在简化创建和管理RAG-native知识图谱的过程。该平台提供基于规则的实体解析、模块化图构建、灵活的数据摄取以及API优先设计,并支持SDK。它基于NoSQL数据库构建,提供灵活、可扩展的存储层,使复杂关系的数据检索和遍历变得容易。该平台适用于处理结构化和非结构化数据,构建探索性图谱或高度模式化约束图谱,旨在实现规模化和灵活性,适用于实验和大规模使用。
API工具平台,提供SDK、API文档、Terraform提供商和端到端测试。
Speakeasy是一个专注于API工具的平台,它提供一流的SDK、API文档、Terraform提供商和端到端测试功能。这个平台以OpenAPI为基础,支持多种编程语言,帮助开发者提高API集成效率,减少API支持成本,并扩大API的潜在用户群体。Speakeasy通过自动化SDK生产,帮助企业以成本效益的方式满足客户的编程语言需求,降低集成成本。
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。
AI代理的人工在环反馈、输入和审批API及SDK
HumanLayer是一个API和SDK,它允许AI代理联系人类以获取反馈、输入和审批。它通过审批工作流程在Slack、电子邮件等渠道上确保对高风险功能调用的人类监督,支持将您选择的LLM和框架与AI代理安全连接到世界。HumanLayer得到了Y Combinator的支持,并且与多种流行的框架和LLM兼容,包括OpenAI、Claude、Llama3.1等。它提供了一个平台,通过人工在环的方式,增强AI代理的能力,提高其可靠性和效率。HumanLayer的价格策略包括免费、付费和定制企业方案,满足不同用户的需求。
高效率自回归视频生成模型
Pyramid Flow miniFLUX是一个基于流匹配的自回归视频生成方法,专注于训练效率和开源数据集的使用。该模型能够生成高质量的10秒768p分辨率、24帧每秒的视频,并自然支持图像到视频的生成。它是视频内容创作和研究领域的一个重要工具,尤其在需要生成连贯动态图像的场合。
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。
海螺AI在线视频生成器,用文字创造视频。
Hailuo AI是由MiniMax开发的一款先进的人工智能生产力工具,旨在改变视频内容创作的方式。这一创新平台允许用户通过简单的文字提示生成高质量的视频,特别适合营销人员、教育工作者和内容创作者使用。Hailuo AI以其快速的处理时间和广泛的艺术风格而表现出色,结合文本和图像提示的功能可实现高度个性化的输出,因此对追求灵活性的创作者很有吸引力。
从长视频中生成引人入胜的YouTube短片
AI Youtube Shorts Generator 是一个利用GPT-4和Whisper技术的Python工具,它可以从长视频中提取最有趣的亮点,检测演讲者,并将内容垂直裁剪,以适应短片格式。这个工具目前处于0.1版本,可能存在一些bug。
由上海人工智能实验室开发的先进视频生成模型
Vchitect 2.0(筑梦2.0)是一款由上海人工智能实验室开发的高级视频生成模型,旨在赋予视频创作新的动力。它支持20秒视频生成,灵活的宽高比,生成空间时间增强,以及长视频评估。Vchitect 2.0通过其先进的技术,能够将静态图像转换为5-10秒的视频,使用户能够轻松地将照片或设计转换为引人入胜的视觉体验。此外,Vchitect 2.0还支持长视频生成模型的评估,通过VBench平台,提供全面且持续更新的评估排行榜,支持多种长视频模型,如Gen-3、Kling、OpenSora等。
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。
生成视频的开源模型
CogVideoX是一个开源的视频生成模型,由清华大学团队开发,支持从文本描述生成视频。它提供了多种视频生成模型,包括入门级和大型模型,以满足不同质量和成本需求。模型支持多种精度,包括FP16和BF16,推荐使用与模型训练时相同的精度进行推理。CogVideoX-5B模型特别适用于需要生成高质量视频内容的场景,如电影制作、游戏开发和广告创意。
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。
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。
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。
训练无关的运动克隆,实现可控视频生成
MotionClone是一个训练无关的框架,允许从参考视频进行运动克隆,以控制文本到视频的生成。它利用时间注意力机制在视频反转中表示参考视频中的运动,并引入了主时间注意力引导来减轻注意力权重中噪声或非常微妙运动的影响。此外,为了协助生成模型合成合理的空间关系并增强其提示跟随能力,提出了一种利用参考视频中的前景粗略位置和原始分类器自由引导特征的位置感知语义引导机制。
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。
文本到视频生成的创新模型,实现姿势引导的动画制作。
Follow-Your-Pose是一个文本到视频生成的模型,它利用姿势信息和文本描述来生成可编辑、可控制姿势的角色视频。这项技术在数字人物创作领域具有重要应用价值,解决了缺乏综合数据集和视频生成先验模型的限制。通过两阶段训练方案,结合预训练的文本到图像模型,实现了姿势可控的视频生成。
3D一致性的视频生成框架
CamCo是一个创新的图像到视频生成框架,它能够生成具有3D一致性的高质量视频。该框架通过Plücker坐标引入相机信息,并提出了一种符合几何一致性的双线约束注意力模块。此外,CamCo在通过运动结构算法估计相机姿态的真实世界视频上进行了微调,以更好地合成物体运动。
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。
一款面向高质量长视频生成的实验性框架,具有扩展序列长度和增强动态特性。
Mira(Mini-Sora)是一个实验性的项目,旨在探索高质量、长时视频生成领域,特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频(T2V)生成框架的基础上,通过以下几个关键方面实现突破:扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前,Mira项目处于实验阶段,与Sora等更高级的视频生成技术相比,仍有提升空间。
精准控制文本生成视频的相机姿态
CameraCtrl 致力于为文本生成视频模型提供精准相机姿态控制,通过训练相机编码器实现参数化相机轨迹,从而实现视频生成过程中的相机控制。产品通过综合研究各种数据集的效果,证明视频具有多样的相机分布和相似外观可以增强可控性和泛化能力。实验证明 CameraCtrl 在实现精确、领域自适应的相机控制方面非常有效,是从文本和相机姿态输入实现动态、定制视频叙事的重要进展。
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