需求人群:
"目标受众包括视频制作者、动画师、游戏开发者和研究人员。Ruyi-Mini-7B适合他们因为它提供了一种创新的方式来从静态图像生成动态视频内容,这可以用于制作动画、游戏背景、广告和其他多媒体内容。"
使用场景示例:
- 视频制作者使用Ruyi-Mini-7B从静态图像生成动画背景。
- 游戏开发者利用模型为游戏角色创建动态背景。
- 广告制作者使用模型生成吸引人的广告视频内容。
产品特色:
- 视频压缩与解压:Casual VAE模块,将空间分辨率降低到1/8,时间分辨率降低到1/4。
- 3D全注意力视频数据生成:Diffusion Transformer模块,使用2D Normalized-RoPE处理空间维度,Sin-cos位置嵌入处理时间维度,DDPM模型训练。
- 语义特征提取:利用CLIP模型从输入图像中提取语义特征,引导整个视频生成过程。
- 多分辨率支持:模型能够处理从360p到720p不同分辨率的视频生成。
- 运动和相机控制:增强视频生成的灵活性和创造力。
- 开源许可:Apache 2.0许可,用户可以自由使用和修改模型。
- 高效视频生成:模型能够快速生成长达5秒的视频内容。
使用教程:
1. 从GitHub克隆Ruyi-Models代码库。
2. 进入Ruyi-Models目录。
3. 使用pip安装requirements.txt中列出的依赖。
4. 使用python3 predict_i2v.py运行模型。
5. 或者使用GitHub仓库中的ComfyUI包装器运行模型。
6. 输入图像并等待模型生成视频。
7. 根据需要调整运动和相机控制参数以优化视频效果。
8. 导出生成的视频内容。
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Freepik AI 视频生成器,基于人工智能技术快速生成高质量视频内容。
Freepik AI 视频生成器是一款基于人工智能技术的在线工具,能够根据用户输入的初始图像或描述快速生成视频。该技术利用先进的 AI 算法,实现视频内容的自动化生成,极大地提高了视频创作的效率。产品定位为创意设计人员和视频制作者提供快速、高效的视频生成解决方案,帮助用户节省时间和精力。目前该工具处于 Beta 测试阶段,用户可以免费试用其功能。
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。
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。
使用简单的提示和图像生成视频片段。
Adobe Firefly 是一款基于人工智能技术的视频生成工具。它能够根据用户提供的简单提示或图像快速生成高质量的视频片段。该技术利用先进的 AI 算法,通过对大量视频数据的学习和分析,实现自动化的视频创作。其主要优点包括操作简单、生成速度快、视频质量高。Adobe Firefly 面向创意工作者、视频制作者以及需要快速生成视频内容的用户,提供高效、便捷的视频创作解决方案。目前该产品处于 Beta 测试阶段,用户可以免费使用,未来可能会根据市场需求和产品发展进行定价和定位。
基于 AI 技术生成视频内容的智能服务。
清影 AI 视频生成服务是一个创新的人工智能平台,旨在通过智能算法生成高质量的视频内容。该服务适合各种行业用户,能够快速便捷地生成富有创意的视觉内容。无论是商业广告、教育课程还是娱乐视频,清影 AI 都能提供优质的解决方案。该产品依托于先进的 GLM 大模型,确保生成内容的准确性与丰富性,同时满足用户个性化需求。提供免费试用,鼓励用户探索 AI 视频创作的无限可能。
创新的AI视频生成器,快速实现创意视频。
Luma AI的Dream Machine是一款AI视频生成器,它利用先进的AI技术,将用户的想法转化为高质量、逼真的视频。它支持从文字描述或图片开始生成视频,具有高度的可扩展性、快速生成能力和实时访问功能。产品界面用户友好,适合专业人士和创意爱好者使用。Luma AI的Dream Machine不断更新,以保持技术领先,为用户提供持续改进的视频生成体验。
通过文本生成高质量AI视频
Sora视频生成器是一个可以通过文本生成高质量AI视频的在线网站。用户只需要输入想要生成视频的文本描述,它就可以使用OpenAI的Sora AI模型,转换成逼真的视频。网站还提供了丰富的视频样例,详细的使用指南和定价方案等。
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。
利用AI技术快速生成视频内容
AI视频生成神器是一款利用人工智能技术,将图片或文字转换成视频内容的在线工具。它通过深度学习算法,能够理解图片和文字的含义,自动生成具有吸引力的视频内容。这种技术的应用,极大地降低了视频制作的成本和门槛,使得普通用户也能轻松制作出专业级别的视频。产品背景信息显示,随着社交媒体和视频平台的兴起,用户对视频内容的需求日益增长,而传统的视频制作方式成本高、耗时长,难以满足快速变化的市场需求。AI视频生成神器的出现,正好填补了这一市场空白,为用户提供了一种快速、低成本的视频制作解决方案。目前,该产品提供免费试用,具体价格需要在网站上查询。
高保真图像到视频生成框架
AtomoVideo是一个新颖的高保真图像到视频(I2V)生成框架,它从输入图像生成高保真视频,与现有工作相比,实现了更好的运动强度和一致性,并且无需特定调整即可与各种个性化T2I模型兼容。
利用AI技术,将文字和图像转化为创意视频。
通义万相AI创意作画是一款利用人工智能技术,将用户的文字描述或图像转化为视频内容的产品。它通过先进的AI算法,能够理解用户的创意意图,自动生成具有艺术感的视频。该产品不仅能够提升内容创作的效率,还能激发用户的创造力,适用于广告、教育、娱乐等多个领域。
人工智能视频生成APP,支持上传单张图片生成说话视频
D-ID APP利用人工智能技术,可以通过上传单张图片生成说话的视频。支持上传自己的语音,对上传图片中的人物进行 Lip Sync。视频效果逼真,提供了三种版本:Lite 免费版本,Pro 每月$29,Advanced 每月$195.99。APP 在图像处理和视频生成方面做得很出色。
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。
AI视频创作工具,将老照片转化为动态视频。
京亦智能AI视频生成神器是一款利用人工智能技术,将静态的老照片转化为动态视频的产品。它结合了深度学习和图像处理技术,使得用户能够轻松地将珍贵的老照片复活,创造出具有纪念意义的视频内容。该产品的主要优点包括操作简便、效果逼真、个性化定制等。它不仅能够满足个人用户对于家庭影像资料的整理和创新需求,也能为商业用户提供一种新颖的营销和宣传方式。目前,该产品提供免费试用,具体价格和定位信息需进一步了解。
AI驱动的视频生成工具,一键生成高质量营销视频
小视频宝(ClipTurbo)是一个AI驱动的视频生成工具,旨在帮助用户轻松创建高质量的营销视频。该工具利用AI技术处理文案、翻译、图标匹配和TTS语音合成,最终使用manim渲染视频,避免了纯生成式AI被平台限流的问题。小视频宝支持多种模板,用户可以根据需要选择分辨率、帧率、宽高比或屏幕方向,模板将自动适配。此外,它还支持多种语音服务,包括内置的EdgeTTS语音。目前,小视频宝仍处于早期开发阶段,仅提供给三花AI的注册用户。
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。
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。
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。
AI赋能的短视频生产平台,批量生成多样化视频内容。
Giga视频超级工厂是一款基于AI技术,融合多项智能能力的视频生产平台。它通过智能化技术和工业化生产线,实现短视频的批量生产,让创意快速变为现实。产品具备视频生视频、图文生视频、报纸生视频以及视频智能翻译等功能,适用于新闻报道、企业宣传、活动推广等多种场景,助力用户高效制作并传播视频内容。
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。
视频到音频生成模型
vta-ldm是一个专注于视频到音频生成的深度学习模型,能够根据视频内容生成语义和时间上与视频输入对齐的音频内容。它代表了视频生成领域的一个新突破,特别是在文本到视频生成技术取得显著进展之后。该模型由腾讯AI实验室的Manjie Xu等人开发,具有生成与视频内容高度一致的音频的能力,对于视频制作、音频后期处理等领域具有重要的应用价值。
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。
一种可控的图像到视频生成框架
Motion-I2V是一种全新的框架,用于实现一致且可控的图像到视频生成(I2V)。与以往直接学习复杂图像到视频映射的方法不同,Motion-I2V将I2V分解为两个阶段,并采用显式运动建模。在第一阶段,我们提出了基于扩散的运动场预测器,专注于推断参考图像像素的轨迹。在第二阶段,我们提出了增强的运动增强时间注意力,以增强视频潜在扩散模型中有限的一维时间注意力。该模块可以在第一阶段预测的轨迹的指导下,有效地将参考图像特征传播到合成帧。与现有方法相比,Motion-I2V即使在存在大运动和视角变化的情况下,也能生成更一致的视频。通过为第一阶段训练稀疏轨迹控制网络,Motion-I2V可以支持用户精确控制运动轨迹和运动区域,具有稀疏轨迹和区域注释的控制能力。这比仅依赖文本说明更可控。此外,Motion-I2V的第二阶段自然地支持零样本视频到视频转换。定性和定量比较表明,Motion-I2V在一致且可控的图像到视频生成方面优于先前的方法。
文本和语音驱动的人体视频生成,从单张人物输入图像生成视频。
VLOGGER是一种从单张人物输入图像生成文本和音频驱动的讲话人类视频的方法,它建立在最近生成扩散模型的成功基础上。我们的方法包括1)一个随机的人类到3D运动扩散模型,以及2)一个新颖的基于扩散的架构,通过时间和空间控制增强文本到图像模型。这种方法能够生成长度可变的高质量视频,并且通过对人类面部和身体的高级表达方式轻松可控。与以前的工作不同,我们的方法不需要为每个人训练,也不依赖于人脸检测和裁剪,生成完整的图像(而不仅仅是面部或嘴唇),并考虑到正确合成交流人类所需的广泛场景(例如可见的躯干或多样性主体身份)。
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。
开源视频生成项目,助力高效视频制作
Open-Sora是一个开源项目,旨在高效生成高质量视频,并将模型、工具和内容开放给所有人使用。通过拥抱开源原则,Open-Sora不仅民主化了获取先进视频生成技术的途径,还提供了一个简化了视频制作复杂性的流畅、用户友好的平台。我们的目标是通过Open-Sora来激发创新、创意和内容创作的包容性。该项目目前处于早期阶段,正在积极开发中。Open-Sora支持完整的视频数据预处理、加速训练、推理等流程。提供的权重可在只经过3天训练后生成2秒512x512分辨率的视频。Open-Sora还通过改进训练策略实现了46%的成本降低。
一种新颖的图像到视频采样技术,基于Hunyuan模型实现高质量视频生成。
leapfusion-hunyuan-image2video 是一种基于 Hunyuan 模型的图像到视频生成技术。它通过先进的深度学习算法,将静态图像转换为动态视频,为内容创作者提供了一种全新的创作方式。该技术的主要优点包括高效的内容生成、灵活的定制化能力以及对高质量视频输出的支持。它适用于需要快速生成视频内容的场景,如广告制作、视频特效等领域。该模型目前以开源形式发布,供开发者和研究人员免费使用,未来有望通过社区贡献进一步提升其性能。
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。
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