Mira

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。

需求人群:

["视频制作者:Mira可以帮助他们生成具有复杂动态和3D效果的高质量视频。","研究人员:Mira提供了一个实验平台,用于探索和改进长视频生成技术。","技术开发者:可以通过Mira的开源代码和检查点,进行二次开发和集成。"]

使用场景示例:

生成一个小狗在沙滩上嗅探的温馨场景。

制作一个展示海龟在珊瑚礁中游动的宁静水下场景。

创建一个具有复杂动态交互的虚拟环境视频。

产品特色:

支持生成长达10秒、20秒甚至更长时间的视频序列。

能够创建具有丰富动态和复杂动作的视频。

在复杂的动态和物体交互中保持物体的3D完整性,避免明显变形。

提供开源代码和检查点,允许用户生成不同分辨率和帧数的视频。

提供数据注释和训练流程的全面开源套件。

支持自定义配置,以适应不同分辨率和帧数的视频生成需求。

持续更新,包括数据集扩展、注释流程改进和模型检查点优化。

使用教程:

步骤1:创建conda环境并激活。

步骤2:安装必要的依赖项。

步骤3:下载并配置数据集和预训练模型。

步骤4:根据需要的分辨率,运行相应的训练脚本。

步骤5:在激活的环境中,运行推理脚本进行视频生成。

步骤6:根据提供的测试提示,生成视频。

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