需求人群:
"目标受众包括视频创作者、图像设计师、内容创作者、广告从业者、影视制作人员等,他们需要高效、高质量的创意内容生成工具来提升创作效率和作品质量,KLINGAI能够满足他们在不同场景下的创意需求。"
使用场景示例:
一位短视频创作者使用KLINGAI生成了一段90万观看量的视频。
一家游戏工作室的首席艺术家利用KLINGAI的提示理解和概念整合能力,显著降低了生产成本。
一位国家电视台导演对KLINGAI的物理理解和模拟能力印象深刻,认为它完美重现了经典电影中手持镜头的有机外观。
产品特色:
AI视频生成:支持文本到视频和图像到视频的生成,可生成长达3分钟的创意内容。
AI图像生成:支持文本到图像和图像到图像的生成,可将图像轻松转换为视频。
社区功能:浏览其他用户的作品获取灵感,与知名AI创作者合作激发新想法。
克隆与尝试:一键克隆社区中的喜欢的作品,亲自体验其创意。
提供多种语言支持,包括英语、简体中文和繁体中文。
使用教程:
1. 下载并安装KLINGAI应用。
2. 打开应用,选择‘AI视频生成’或‘AI图像生成’功能。
3. 输入文本提示或上传参考图像。
4. 观看AI生成的视频或图像内容。
5. 利用社区功能浏览和克隆其他用户的作品,获取灵感。
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下一代AI创意工作室,支持视频和图像生成及编辑。
KLINGAI是一个由Kling大模型和Kolors大模型驱动的下一代AI创意工作室,受到全球创作者的高度评价。它支持视频和图像的生成与编辑,用户可以在这里释放想象力,或从其他创作者的作品中获取灵感,将想法变为现实。该应用在App Store中属于图形与设计类别,排名123,拥有3.9的用户评分。它适用于iPad,提供免费下载,但包含应用内购买项目。
发现、创新、变现AI创意
AI创意市场是一个AI创意产品的在线市场,用户可以轻松买卖AI动力激发的创意,从文本生成开始,未来还会引入图像、视频和音频生成等更多功能。AI创意市场让用户进行交易并学习AI的最佳应用。
开源视频生成模型,支持多种生成任务。
Wan2.1-FLF2V-14B 是一个开源的大规模视频生成模型,旨在推动视频生成领域的进步。该模型在多项基准测试中表现优异,支持消费者级 GPU,能够高效生成 480P 和 720P 的视频。它在文本到视频、图像到视频等多个任务中表现出色,具有强大的视觉文本生成能力,适用于各种实际应用场景。
用于视频生成的下一帧预测模型。
FramePack 是一个创新的视频生成模型,旨在通过压缩输入帧的上下文来提高视频生成的质量和效率。其主要优点在于解决了视频生成中的漂移问题,通过双向采样方法保持视频质量,适合需要生成长视频的用户。该技术背景来源于对现有模型的深入研究和实验,以改进视频生成的稳定性和连贯性。
Pusa 是一个新颖的视频扩散模型,支持多种视频生成任务。
Pusa 通过帧级噪声控制引入视频扩散建模的创新方法,能够实现高质量的视频生成,适用于多种视频生成任务(文本到视频、图像到视频等)。该模型以其卓越的运动保真度和高效的训练过程,提供了一个开源的解决方案,方便用户进行视频生成任务。
一种通过视觉上下文学习的通用图像生成框架。
VisualCloze 是一个通过视觉上下文学习的通用图像生成框架,旨在解决传统任务特定模型在多样化需求下的低效率问题。该框架不仅支持多种内部任务,还能泛化到未见过的任务,通过可视化示例帮助模型理解任务。这种方法利用了先进的图像填充模型的强生成先验,为图像生成提供了强有力的支持。
在视频扩散变换器中合成任何内容的框架。
SkyReels-A2 是一个基于视频扩散变换器的框架,允许用户合成和生成视频内容。该模型通过利用深度学习技术,提供了灵活的创作能力,适合多种视频生成应用,尤其是在动画和特效制作方面。该产品的优点在于其开源特性和高效的模型性能,适合研究人员和开发者使用,且目前不收取费用。
OmniTalker 是一个实时文本驱动的生成谈话头框架。
OmniTalker 是由阿里巴巴 Tongyi 实验室提出的一种统一框架,旨在实时生成音频和视频,提升人机交互体验。其创新之处在于解决了传统文本到语音及语音驱动的视频生成方法中常见的音视频不同步、风格不一致及系统复杂性等问题。OmniTalker 采用双分支扩散变换器架构,能够在保持高效的同时实现高保真的音视频输出。其实时推理速度可达每秒 25 帧,适用于各种交互式视频聊天应用,提升了用户体验。
基于 DiT 的人类图像动画框架,实现精细控制与长效一致性。
DreamActor-M1 是一个基于扩散变换器 (DiT) 的人类动画框架,旨在实现细粒度的整体可控性、多尺度适应性和长期时间一致性。该模型通过混合引导,能够生成高表现力和真实感的人类视频,适用于从肖像到全身动画的多种场景。其主要优势在于高保真度和身份保留,为人类行为动画带来了新的可能性。
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。
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。
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。
即时匹配任何图像中的颜色
Polarr Next AI Color Match 是一款基于人工智能技术的在线色彩匹配工具,能够快速从任何图片中提取色彩风格,并将其应用到用户自己的照片上。该技术利用先进的AI算法,精准识别和匹配色彩,为用户提供高效、便捷的图像编辑体验。它不仅简化了复杂的色彩调整过程,还让用户能够轻松复制和应用各种图像的色彩风格,无论是专业摄影师还是普通爱好者,都能通过这款工具提升图像的视觉效果。产品目前主要通过网站提供服务,用户可以免费试用其基本功能,而更高级的功能可能需要付费解锁。其定位是为用户提供一种简单易用且高效的色彩匹配解决方案,满足不同场景下的图像编辑需求。
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。
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。
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。
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。
PhotoDoodle 是一个基于少量样本对数据学习艺术图像编辑的代码实现。
PhotoDoodle 是一个专注于艺术图像编辑的深度学习模型,通过少量样本对数据进行训练,能够快速实现图像的艺术化编辑。该技术的核心优势在于其高效的少样本学习能力,能够在仅有少量图像对的情况下学习到复杂的艺术效果,从而为用户提供强大的图像编辑功能。该模型基于深度学习框架开发,具有较高的灵活性和可扩展性,可以应用于多种图像编辑场景,如艺术风格转换、特效添加等。其背景信息显示,该模型由新加坡国立大学 Show Lab 团队开发,旨在推动艺术图像编辑技术的发展。目前,该模型通过开源方式提供给用户,用户可以根据自身需求进行使用和二次开发。
这是一个基于HunyuanVideo模型的适配器,用于基于关键帧的视频生成。
HunyuanVideo Keyframe Control Lora 是一个针对HunyuanVideo T2V模型的适配器,专注于关键帧视频生成。它通过修改输入嵌入层以有效整合关键帧信息,并应用低秩适配(LoRA)技术优化线性层和卷积输入层,从而实现高效微调。该模型允许用户通过定义关键帧精确控制生成视频的起始和结束帧,确保生成内容与指定关键帧无缝衔接,增强视频连贯性和叙事性。它在视频生成领域具有重要应用价值,尤其在需要精确控制视频内容的场景中表现出色。
TheoremExplainAgent 是一个用于生成多模态定理解释视频的智能系统。
TheoremExplainAgent 是一款基于人工智能的模型,专注于为数学和科学定理生成详细的多模态解释视频。它通过结合文本和视觉动画,帮助用户更深入地理解复杂概念。该产品利用 Manim 动画技术生成超过 5 分钟的长视频,填补了传统文本解释的不足,尤其在揭示推理错误方面表现出色。它主要面向教育领域,旨在提升学习者对 STEM 领域定理的理解能力,目前尚未明确其价格和商业化定位。
Phedra X 是一款 AI 驱动的浏览器插件,可在浏览器中即时编辑和重新审视图像。
Phedra X 是一款基于 AI 技术的 Chrome 浏览器插件,旨在为用户提供快速、便捷的图像编辑体验。用户无需安装额外的图像编辑软件,直接在浏览器中即可对图像进行增强、删除对象、更改背景等操作。该产品主要面向创作者、营销人员和设计师,帮助他们更高效地处理图像,减少复杂的工作流程。Phedra X 的开发团队 Synthesys 通过解决用户在图像编辑中的痛点,打造了这款轻量级且易于使用的工具。目前该产品提供免费选项,未来可能会推出更多高级功能。
ComfyUI-WanVideoWrapper 是一个为 WanVideo 提供 ComfyUI 节点的工具。
ComfyUI-WanVideoWrapper 是一个为 WanVideo 提供 ComfyUI 节点的工具。它允许用户在 ComfyUI 环境中使用 WanVideo 的功能,实现视频生成和处理。该工具基于 Python 开发,支持高效的内容创作和视频生成,适合需要快速生成视频内容的用户。
Adobe 推出全新 Photoshop iPhone 应用,为移动创作者重新定义图像编辑体验。
Photoshop on iPhone 是 Adobe 为移动创作者打造的全新图像编辑应用。它继承了 Photoshop 的强大功能,并针对手机操作进行了优化。该应用旨在为用户提供随时随地的创作自由,同时保留了专业级的编辑精度和图像质量。它不仅适合初学者,也为资深设计师提供了便捷的移动创作工具。产品免费提供基础功能,同时推出付费的 Photoshop Mobile & Web 计划,进一步扩展功能和跨平台同步能力。
Wan2.1 是一款开源的先进大规模视频生成模型,支持多种视频生成任务。
Wan2.1 是一款开源的先进大规模视频生成模型,旨在推动视频生成技术的边界。它通过创新的时空变分自编码器(VAE)、可扩展的训练策略、大规模数据构建和自动化评估指标,显著提升了模型的性能和通用性。Wan2.1 支持多种任务,包括文本到视频、图像到视频、视频编辑等,能够生成高质量的视频内容。该模型在多个基准测试中表现优异,甚至超越了一些闭源模型。其开源特性使得研究人员和开发者可以自由使用和扩展该模型,适用于多种应用场景。
Wan2.1-T2V-14B 是一款高性能的文本到视频生成模型,支持多种视频生成任务。
Wan2.1-T2V-14B 是一款先进的文本到视频生成模型,基于扩散变换器架构,结合了创新的时空变分自编码器(VAE)和大规模数据训练。它能够在多种分辨率下生成高质量的视频内容,支持中文和英文文本输入,并在性能和效率上超越现有的开源和商业模型。该模型适用于需要高效视频生成的场景,如内容创作、广告制作和视频编辑等。目前该模型在 Hugging Face 平台上免费提供,旨在推动视频生成技术的发展和应用。
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