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。
需求人群：
"Follow-Your-Pose主要面向需要生成个性化视频内容的数字媒体创作者、动画师和研究人员。它特别适合那些寻求通过文本描述快速生成视频动画，并对角色姿势有特定要求的用户。"
使用场景示例：
数字媒体公司使用Follow-Your-Pose快速生成广告视频。
动画师利用该模型为游戏角色设计动态姿势。
研究人员使用该技术进行数字人物行为研究。
产品特色：
使用姿势和文本描述生成角色视频。
通过两阶段训练方案优化视频生成效果。
支持编辑和概念组合的预训练文本到图像模型。
利用易于获取的数据集和预训练模型。
提供代码和模型的公开访问。
支持本地gradio演示，方便用户测试和体验。
使用教程：
1. 访问Follow-Your-Pose的GitHub页面，了解项目背景和功能。
2. 根据提供的安装指南设置开发环境，包括必要的库和依赖。
3. 下载并安装推荐的xformers库，以优化A100 GPU的性能。
4. 根据训练指南，使用提供的命令行工具对模型进行训练。
5. 训练完成后，使用提供的脚本进行视频生成。
6. 通过本地gradio演示体验模型功能，调整参数以生成个性化视频。
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文本到视频的革命性生成模型
Kling AI是由快手科技开发的文本到视频生成模型，能够根据文本提示生成高度逼真的视频。它具有高效的视频生成能力，长达2分钟的30帧每秒视频，以及3D时空联合注意机制和物理世界模拟等先进技术，使其在AI视频生成领域具有显著的竞争优势。
提升视频理解和生成的AI模型。
ShareGPT4Video系列旨在通过密集且精确的字幕来促进大型视频-语言模型(LVLMs)的视频理解以及文本到视频模型(T2VMs)的视频生成。该系列包括：1) ShareGPT4Video，40K GPT4V注释的密集视频字幕，通过精心设计的数据过滤和注释策略开发而成。2) ShareCaptioner-Video，一个高效且功能强大的任意视频字幕模型，由其注释的4.8M高质量美学视频。3) ShareGPT4Video-8B，一个简单但卓越的LVLM，其在三个先进的视频基准测试中达到了最佳性能。
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。
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。
社交媒体管理平台
Social360是一个集合了人工智能的社交媒体管理平台，旨在提高用户的工作效率。它提供了一站式解决方案，包括文本到视频生成、社交媒体帖子创建和发布、内容调度等功能。Social360通过人工智能技术实现了自动化的社交媒体管理，帮助用户节省时间和精力。
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。
NoLang通过AI实时生成解释视频,让复杂概念变得简单易懂
NoLang是一款基于AI技术的解释视频生成工具。它可以根据用户输入的文本或文档内容,实时生成解释性的视频。主要功能包括:1.文本到视频的实时转换;2.PDF文件等资料的自动视频化汇总;3.可持续对话形式生成视频;4.通过浏览器扩展程序随时调用使用。NoLang的优势是让复杂概念的理解变得更加简单直观,解决信息获取效率低下的问题。主要面向需要获取信息、学习新知识的用户群体,免费使用。
文本到视频的快速生成模型，性能是原版的十倍以上
ByteDance的AnimateDiff-Lightning项目通过特定的模型和设置，实现了比原始AnimateDiff快速十倍以上的文本到视频生成。
Hotshot - ACT 1是一个先进的直接文本到视频合成系统，由Hotshot开发，旨在赋予世界通过视频分享他们的想象力的能力
ACT 1（Advanced Cinematic Transformer）是一个由Hotshot Research开发的直接文本到视频合成系统，它能够生成高清晰度的视频，具有多种宽高比且无水印，提供引人入胜的用户体验。该系统通过使用大规模高分辨率文本视频语料库进行训练，以实现高保真度的空间对齐、时间对齐和审美质量。
一键将长文本内容转换为短视频
CopyCopter AI是一个生成性AI文本到视频工具，能够将长篇文本内容（如博客、新闻通讯）快速转换为短视频。它通过一个简单的点击操作，帮助用户提高内容的分发效率，增加社交媒体的参与度，并扩大品牌影响力。
Morph Studio可以帮助用户通过文本提示创造出独特的视频
Morph Studio是一个基于人工智能的文本到视频生成平台。它使用先进的算法,可以通过用户提供的文本提示,自动生成高质量的视频。Morph Studio使创作者可以将自己的创意快速实现成动态的视觉内容。它极大地降低了视频制作的门槛,用户无需具备专业技能和昂贵设备,就可以创造出独特的视频作品。此外,Morph Studio还提供了强大的自定义功能,用户可以调整生成视频的长度、分辨率、样式等参数,输出结果更符合自己的需求。总之,这是一款极具创新和颠覆性的人工智能产品。
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。
使用 OpenAI Sora 创建令人惊叹的视频
Open AI Sora 是一个由 OPENAI 推出的 AI 模型，被称为文本到视频模型，能够根据文本命令生成生动而富有想象力的场景。它能够根据用户提供的文本提示创建复杂的场景，其中包含多个角色、动态环境和精确细节。它可以将用户的想法转化为引人入胜的视觉效果。
Sora AI-OpenAI 模型的最全面的视频样本和指南
Sora AI-OpenAI 是由OpenAI开发的AI模型，可以根据文本指令生成逼真和富有想象力的视频。它是一个文本到视频模型，可以生成长达一分钟的视频，同时保持视觉质量和对用户提示的遵循。Sora旨在理解和模拟运动中的物理世界，以培训帮助人们解决需要与真实世界互动的问题的模型。
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。
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。
文本到视频的指导生成模型
InstructVideo 是一种通过人类反馈用奖励微调来指导文本到视频的扩散模型的方法。它通过编辑的方式进行奖励微调，减少了微调成本，同时提高了微调效率。它使用已建立的图像奖励模型，通过分段稀疏采样和时间衰减奖励的方式提供奖励信号，显著提高了生成视频的视觉质量。InstructVideo 不仅能够提高生成视频的视觉质量，还能保持较强的泛化能力。欲了解更多信息，请访问官方网站。
视频生成的大型语言模型
VideoPoet 是一个大型语言模型，可将任何自回归语言模型转换为高质量视频生成器。它可以根据输入的文本描述生成视频，无需任何视觉或音频指导。VideoPoet 能够生成各种类型的视频，包括文本到视频、图像到视频、视频编辑、风格化和修复等。它可以用于电影制作、动画片、广告制作、虚拟现实等领域。VideoPoet 具有高质量的视频生成能力，并且可以灵活应用于不同的场景。
自定义文本到视频扩散模型的动作
MotionDirector是一种能够自定义文本到视频扩散模型以生成具有所需动作的视频的技术。它采用双路径LoRAs架构，以解耦外观和运动的学习，并设计了一种新颖的去偏置时间损失，以减轻外观对时间训练目标的影响。该方法支持各种下游应用，如混合不同视频的外观和运动，以及用定制动作为单个图像添加动画。
高保真文本到4D生成
4D-fy是一种文本到4D生成方法，通过混合分数蒸馏采样技术，结合了多种预训练扩散模型的监督信号，实现了高保真的文本到4D场景生成。其方法通过神经表示参数化4D辐射场，使用静态和动态多尺度哈希表特征，并利用体积渲染从表示中渲染图像和视频。通过混合分数蒸馏采样，首先使用3D感知文本到图像模型（3D-T2I）的梯度来优化表示，然后结合文本到图像模型（T2I）的梯度来改善外观，最后结合文本到视频模型（T2V）的梯度来增加场景的运动。4D-fy可以生成具有引人入胜外观、3D结构和运动的4D场景。
为文本到视频扩散模型添加稀疏控制
SparseCtrl是为了增强对文本到视频生成的控制性而开发的，它能够灵活地结合稀疏信号进行结构控制，只需一个或少量输入。它包括一个额外的条件编码器来处理这些稀疏信号，同时不影响预训练的文本到视频模型。该方法兼容各种形式，包括素描、深度和RGB图像，为视频生成提供更实用的控制，并推动故事板、深度渲染、关键帧动画和插值等应用。大量实验证明了SparseCtrl在原始和个性化文本到视频生成器上的泛化能力。
为手绘草图添加动画
LiveSketch是一种将动画效果添加到手绘草图的工具。它可以根据文本提示自动生成矢量动画，让草图栩栩如生。该工具不需要复杂的训练，通过预训练的文本到视频模型来指导笔触的运动。它适用于设计师、动画师等需要给草图添加动画效果的用户。动画绘画可以在网站上使用。
AI视频生成工具
QuickVideo是一款先进的AI视频生成工具，简化了视频制作流程。使用AI人物形象和配音，快速创建专业级别的工作室品质视频。它包括文本到视频生成、视频个性化、对话式视频机器人等功能。无需相机，只需文本即可制作精美视频。
AI驱动的文本到视频生成
Emu Video是一种基于扩散模型的简单文本到视频生成方法，将生成过程分解为两个步骤：首先根据文本提示生成图像，然后根据提示和生成的图像生成视频。分解生成方式能够高效训练高质量的视频生成模型。与以往的方法相比，我们的方法只需使用两个扩散模型即可生成分辨率为512像素、播放速度为每秒16帧、时长为4秒的视频。
开源视频生成和编辑工具箱
VideoCrafter是一个开源的视频生成和编辑工具箱，用于制作视频内容。它目前包括Text2Video和Image2Video模型。Text2Video模型用于生成通用的文本到视频的转换，Image2Video模型用于生成通用的图像到视频的转换。详情请访问官方网站。
一致的文本到视频编辑的光流引导注意力
FLATTEN是一种用于文本到视频编辑的光流引导注意力插件。它通过在扩散模型的U-Net中引入光流来解决文本到视频编辑中的一致性问题。FLATTEN通过强制在不同帧上的相同光流路径上的补丁在注意模块中相互关注，从而提高了编辑视频的视觉一致性。此外，FLATTEN是无需训练的，可以无缝集成到任何基于扩散的文本到视频编辑方法中，并提高其视觉一致性。实验结果表明，我们提出的方法在现有的文本到视频编辑基准上取得了最新的性能。特别是，我们的方法在保持编辑视频的视觉一致性方面表现出色。
复杂长期任务的视觉规划
Video Language Planning（VLP）是一种算法，通过训练视觉语言模型和文本到视频模型，实现了对复杂长期任务的视觉规划。VLP接受长期任务指令和当前图像观察作为输入，并输出一个详细的多模态（视频和语言）规划，描述如何完成最终任务。VLP能够在不同的机器人领域中合成长期视频规划，从多物体重新排列到多摄像头双臂灵巧操作。生成的视频规划可以通过目标条件策略转化为真实机器人动作。实验证明，与之前的方法相比，VLP显著提高了长期任务的成功率。
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