Ruyi是图森未来发布的图生视频大模型，专为在消费级显卡上运行而设计，并提供详尽的部署说明和ComfyUI工作流，以便用户能够快速上手。Ruyi凭借在帧间一致性、动作流畅性方面的卓越表现，以及和谐自然的色彩呈现和构图，将为视觉叙事提供全新的可能性。同时，该模型还针对动漫和游戏场景进行深度学习，将成为ACG爱好者理想的创意伙伴。
需求人群：
"目标受众为AIGC爱好者和社区成员，特别是动漫和游戏内容的开发者。Ruyi能够降低动漫和游戏内容的开发周期和开发成本，提供快速上手的解决方案，适合需要快速生成视频内容的创意工作者。"
使用场景示例：
1. 使用Ruyi生成动漫角色的动态视频，用于社交媒体宣传。
2. 利用Ruyi创建游戏内角色的预告片，提高游戏的吸引力。
3. 通过Ruyi生成教育视频中的动态图表，使教学内容更加生动。
产品特色：
- 多分辨率、多时长生成：支持最小384*384，最大1024*1024分辨率，最长120帧/5秒的视频生成。
- 首帧、首尾帧控制生成：支持最多5个起始帧、最多5个结束帧基础上的视频生成。
- 运动幅度控制：提供4档运动幅度控制，方便用户对整体画面的变化程度进行控制。
- 镜头控制：提供上、下、左、右、静止共5种镜头控制。
- 模型架构：基于DiT架构，由Casual VAE模块和Diffusion Transformer构成，总参数量约为7.1B。
- 训练数据和方式：分为4个阶段，使用约200M视频片段进行训练。
- 输入格式和生成长度/模式：需要用户提供一张图片作为输入，并可以选择输出时长、输出分辨率等选项。
使用教程：
1. 访问Ruyi的Hugging Face页面，下载Ruyi-Mini-7B版本。
2. 阅读并理解提供的部署说明和ComfyUI工作流。
3. 准备一张图片作为输入，确定所需的输出时长、分辨率等参数。
4. 根据Ruyi的使用指南，设置首帧和首尾帧，以及运动幅度和镜头控制。
5. 运行Ruyi模型，生成视频内容。
6. 检查生成的视频内容，根据需要进行调整和优化。
7. 将生成的视频用于所需的场景，如社交媒体、游戏预告等。
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图生视频大模型，专为动漫和游戏场景设计
Ruyi是图森未来发布的图生视频大模型，专为在消费级显卡上运行而设计，并提供详尽的部署说明和ComfyUI工作流，以便用户能够快速上手。Ruyi凭借在帧间一致性、动作流畅性方面的卓越表现，以及和谐自然的色彩呈现和构图，将为视觉叙事提供全新的可能性。同时，该模型还针对动漫和游戏场景进行深度学习，将成为ACG爱好者理想的创意伙伴。
快速因果视频生成器，实现即时视频生成。
CausVid是一个先进的视频生成模型，它通过将预训练的双向扩散变换器适配为因果变换器，实现了即时视频帧的生成。这一技术的重要性在于它能够显著减少视频生成的延迟，使得视频生成能够以交互式帧率（9.4FPS）在单个GPU上进行流式生成。CausVid模型支持从文本到视频的生成，以及零样本图像到视频的生成，展现了视频生成技术的新高度。
基于Stable Diffusion的LoRA模型，生成逼真动漫风格图像
RealAnime - Detailed V1 是一个基于Stable Diffusion的LoRA模型，专门用于生成逼真的动漫风格图像。该模型通过深度学习技术，能够理解并生成高质量的动漫人物图像，满足动漫爱好者和专业插画师的需求。它的重要性在于能够大幅度提高动漫风格图像的生成效率和质量，为动漫产业提供强大的技术支持。目前，该模型在Tensor.Art平台上提供，用户可以通过在线方式使用，无需下载安装，方便快捷。价格方面，用户可以通过购买Buffet计划来解锁下载权益，享受更灵活的使用方式。
谷歌旗下领先的人工智能研究公司
Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。
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。
革命性深度学习工具，用于面部转换和视频生成。
DeepFuze是与ComfyUI无缝集成的先进深度学习工具，用于革新面部转换、lipsyncing、视频生成、声音克隆和lipsync翻译。利用先进的算法，DeepFuze使用户能够以无与伦比的真实性结合音频和视频，确保完美的面部动作同步。这一创新解决方案非常适合内容创作者、动画师、开发者以及任何希望以先进的AI驱动功能提升其视频编辑项目的人士。
由Novita AI提供的非官方Animate Anyone实现
AnimateAnyone是一个基于深度学习的视频生成模型，它能够将静态图片或视频转换为动画。该模型由Novita AI非官方实现，灵感来源于MooreThreads/Moore-AnimateAnyone的实现，并在训练过程和数据集上进行了调整。
AI学习平台
Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习，用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术，并了解2024年AI领域的最新发展。
Etna是七火山科技开发的AIGC模型，专注于根据文本描述生成相应的视频内容
Etna模型采用了Diffusion架构，并结合了时空卷积和注意力层，使其能够处理视频数据并理解时间连续性，从而生成具有时间维度的视频内容。该模型在大型视频数据集上进行训练，使用了深度学习技术策略，包括大规模训练、超参数优化和微调，以确保强大的性能和生成能力。
这是一个使用深度学习为文字描述生成动画视频的模型
AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。
视频生成AI模型,能够根据文本描述生成高质量视频
VideoCrafter2是一个视频生成AI模型,能够根据文本描述生成高质量、流畅的视频。它通过克服数据局限,实现了高质量视频生成的目标。该模型可以生成照片级质量的视频,支持精细的运动控制和概念组合。用户只需要提供文本描述,VideoCrafter2就可以自动生成剧本级别的视频作品,可用于视频创作、动画制作等领域。
使用AI技术将照片转化为逼真的亲吻视频。
AI Kissing Video Generator是一个利用先进人工智能技术的视频生成平台，可以将用户的照片转换成逼真的亲吻视频。这项技术代表了数字内容创作的未来，能够捕捉特殊时刻，创造浪漫、专业质量的视频。产品的主要优点包括100%由AI驱动、高清质量输出、自定义提示以及易于使用的界面。它适合内容创作者、数字艺术家以及任何希望创造独特、引人入胜的浪漫内容的人。
快速生成高质量视频的模型
FastHunyuan是由Hao AI Lab开发的加速版HunyuanVideo模型，能够在6次扩散步骤中生成高质量视频，相比原始HunyuanVideo模型的50步扩散，速度提升约8倍。该模型在MixKit数据集上进行一致性蒸馏训练，具有高效率和高质量的特点，适用于需要快速生成视频的场景。
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。
端侧全模态理解模型，软硬协同释放无穹端侧智能
Infini-Megrez是一个由无问芯穹研发的端侧全模态理解模型，它基于Megrez-3B-Instruct扩展，具备图片、文本、音频三种模态数据的理解分析能力，并在图像理解、语言理解和语音理解三个方面均取得最优精度。该模型通过软硬协同优化，确保了各结构参数与主流硬件高度适配，推理速度领先同精度模型最大300%。它简单易用，采用最原始的LLaMA结构，开发者无需任何修改便可将模型部署于各种平台，最小化二次开发复杂度。此外，Infini-Megrez还提供了完整的WebSearch方案，使模型可以自动决策搜索调用时机，在搜索和对话中自动切换，并提供更好的总结效果。
Google DeepMind的先进视频生成模型
Veo 2是Google DeepMind开发的最新视频生成模型，它代表了视频生成技术的一个重大进步。Veo 2能够逼真地模拟真实世界的物理效果和广泛的视觉风格，同时遵循简单和复杂的指令。该模型在细节、逼真度和减少人工痕迹方面显著优于其他AI视频模型。Veo 2的高级运动能力让其能够精确地表示运动，并且能够精确地遵循详细的指令，创造出各种镜头风格、角度和运动。Veo 2在视频生成领域的重要性体现在其增强了视频内容的多样性和质量，为电影制作、游戏开发、虚拟现实等领域提供了强大的技术支持。
用于识别数学推理过程中的错误
ProcessBench是一个专注于数学推理错误的识别工具。它通过分析数学问题的解决步骤来识别过程中的错误，这对于教育领域尤其是数学教育具有重要意义。该工具可以帮助学生和教师识别和纠正数学解题过程中的错误，提高解题的准确性和效率。ProcessBench基于深度学习技术，能够处理大量的数学问题数据，为数学教育提供技术支持。
基于扩散模型的图像和视频生成工具
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力（Spatial Knitting Attentions）的扩散模型，用于嵌入高级别和细节丰富的条件。该模型支持图像和视频的生成，具有改善生成视频与驱动视频之间表情一致性、减少VRAM使用、优化算法等优点。HelloMeme由HelloVision团队开发，属于HelloGroup Inc.，是一个前沿的图像和视频生成技术，具有重要的商业和教育价值。
一键生成风格化照片的AI相机
Style Me AI Magic Camera是一款利用人工智能技术，让用户能够一键生成具有不同风格的照片的应用。它拥有庞大的模板库，用户只需上传一张头像照片，即可生成风格相似的照片，如职场装扮、欧洲长裙、皇室风格、旅行装扮、游戏角色、动漫卡通等。这款应用的主要优点在于它的便捷性和创造性，用户可以轻松体验到不同风格的自己，并且可以立即分享到各大社交媒体平台。
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。
高质量身份保留的人像动画合成工具。
StableAnimator是首个端到端身份保留的视频扩散框架，能够在不进行后处理的情况下合成高质量视频。该技术通过参考图像和一系列姿势进行条件合成，确保了身份一致性。其主要优点在于无需依赖第三方工具，适合需要高质量人像动画的用户。
探索由OpenAI的Sora创造的惊人AI视频
Sora Explore是一个展示由OpenAI的Sora技术生成的视频作品的平台。它代表了AI视频生成领域的前沿技术，允许用户探索和发现AI在视频创作中的无限可能性。该平台以其高质量的视频生成和用户友好的界面而受到欢迎，提供了一个全新的视角来观察和理解AI技术的发展和应用。Sora Explore的背景信息显示，它是由Sora Explore团队构建的，旨在为用户提供一个集中的平台来浏览和欣赏AI生成的视频内容。
AI驱动的纹身设计生成器，快速创建个性化纹身设计。
Tattooer是一个利用人工智能技术，为用户提供个性化纹身设计的在线平台。用户可以通过自然语言描述他们想要的纹身，选择风格，然后AI会生成多个设计草图供用户选择和调整，直到满意为止。该产品的主要优点包括无需设计技能、即时生成、多种风格选择和高分辨率输出。它代表了纹身设计领域的技术革新，通过深度学习算法和艺术专业知识的结合，使得纹身设计过程更加高效和个性化。Tattooer的定价灵活，提供基础和专业两种计划，以满足不同用户的需求。
一款AI视觉语言模型，提供图像分析和描述服务。
InternVL是一个AI视觉语言模型，专注于图像分析和描述。它通过深度学习技术，能够理解和解释图像内容，为用户提供准确的图像描述和分析结果。InternVL的主要优点包括高准确性、快速响应和易于集成。该技术背景基于最新的人工智能研究，致力于提高图像识别的效率和准确性。目前，InternVL提供免费试用，具体价格和定位需要根据用户需求定制。
基于深度强化学习的模型微调框架
ReFT是一个开源的研究项目，旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调，以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据，以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数，以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示，ReFT基于Codellama和Galactica模型，遵循Apache2.0许可证。
视觉语言模型增强工具，结合生成式视觉编码器和深度广度融合技术。
Florence-VL是一个视觉语言模型，通过引入生成式视觉编码器和深度广度融合技术，增强了模型对视觉和语言信息的处理能力。该技术的重要性在于其能够提升机器对图像和文本的理解，进而在多模态任务中取得更好的效果。Florence-VL基于LLaVA项目进行开发，提供了预训练和微调的代码、模型检查点和演示。
音频驱动的表情丰富的视频生成模型
MEMO是一个先进的开放权重模型，用于音频驱动的说话视频生成。该模型通过记忆引导的时间模块和情感感知的音频模块，增强了长期身份一致性和运动平滑性，同时通过检测音频中的情感来细化面部表情，生成身份一致且富有表情的说话视频。MEMO的主要优点包括更真实的视频生成、更好的音频-唇形同步、身份一致性和表情情感对齐。该技术背景信息显示，MEMO在多种图像和音频类型中生成更真实的说话视频，超越了现有的最先进方法。
从单张图片创建全身动态说话头像
One Shot, One Talk 是一种基于深度学习的图像生成技术，它能够从单张图片中重建出具有个性化细节的全身动态说话头像，并支持逼真的动画效果，包括生动的身体动作和自然的表情变化。这项技术的重要性在于它极大地降低了创建逼真、可动的虚拟形象的门槛，使得用户可以仅通过一张图片就能生成具有高度个性化和表现力的虚拟形象。产品背景信息显示，该技术由来自中国科学技术大学和香港理工大学的研究团队开发，结合了最新的图像到视频扩散模型和3DGS-mesh混合头像表示，通过关键的正则化技术来减少由不完美标签引起的不一致性。
PaliGemma 2是功能强大的视觉语言模型，简单易调优。
PaliGemma 2是Gemma家族中的第二代视觉语言模型，它在性能上进行了扩展，增加了视觉能力，使得模型能够看到、理解和与视觉输入交互，开启了新的可能性。PaliGemma 2基于高性能的Gemma 2模型构建，提供了多种模型尺寸（3B、10B、28B参数）和分辨率（224px、448px、896px）以优化任何任务的性能。此外，PaliGemma 2在化学公式识别、乐谱识别、空间推理和胸部X光报告生成等方面展现出领先的性能。PaliGemma 2旨在为现有PaliGemma用户提供便捷的升级路径，作为即插即用的替代品，大多数任务无需大幅修改代码即可获得性能提升。
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