需求人群:
"SF-V模型的目标受众主要是需要进行高效视频合成和编辑的专业人士和研究人员。它适用于视频制作、虚拟现实内容创建、游戏动画制作等领域,因其高效率和高质量输出,特别适合需要快速生成视频内容的场景。"
使用场景示例:
用于生成虚拟现实环境中的动态背景视频。
在游戏开发中快速生成动画角色的动画序列。
为电影后期制作提供高质量的视频素材合成。
产品特色:
利用对抗训练对预训练的视频扩散模型进行微调。
通过单步前向传播合成高质量视频,捕捉视频数据的时间和空间依赖性。
与现有技术相比,实现了大约23倍的速度提升和更好的生成质量。
初始化生成器和鉴别器使用预训练的图像到视频扩散模型的权重。
在训练过程中,冻结UNet的编码器部分,并仅更新空间和时间鉴别器头部的参数。
提供视频比较结果和消融分析,展示方法的有效性。
使用教程:
1. 下载并安装所需的软件环境和依赖库。
2. 访问SF-V模型的网页,了解其基本原理和功能。
3. 根据提供的代码(coming)和演示(coming),设置实验环境。
4. 利用SF-V模型的初始化参数,配置生成器和鉴别器。
5. 通过对抗训练对模型进行微调,优化视频生成质量。
6. 使用模型进行视频合成,观察并评估生成的视频质量。
7. 根据需要调整模型参数,以适应不同的视频合成任务。
浏览量:65
最新流量情况
月访问量
18.35k
平均访问时长
00:00:37
每次访问页数
1.53
跳出率
52.83%
流量来源
直接访问
44.70%
自然搜索
34.88%
邮件
0.08%
外链引荐
10.55%
社交媒体
9.13%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
3.55%
印度
7.55%
韩国
5.77%
美国
60.87%
越南
2.98%
一种单步视频生成模型,实现高质量视频合成。
SF-V是一种基于扩散的视频生成模型,通过对抗训练优化预训练模型,实现了单步生成高质量视频的能力。这种模型在保持视频数据的时间和空间依赖性的同时,显著降低了去噪过程的计算成本,为实时视频合成和编辑铺平了道路。
实时编辑和完整对象结构生成的3D模型。
Stable Point Aware 3D (SPAR3D) 是 Stability AI 推出的先进3D生成模型。它能够在不到一秒的时间内,从单张图像中实现3D对象的实时编辑和完整结构生成。SPAR3D采用独特的架构,结合精确的点云采样与先进的网格生成技术,为3D资产创建提供了前所未有的控制力。该模型免费提供给商业和非商业用途,可在Hugging Face下载权重,GitHub获取代码,或通过Stability AI开发者平台API访问。
一站式AI数字人系统,支持视频合成、声音合成、声音克隆。
AIGCPanel是一个简单易用的一站式AI数字人系统,小白也可使用。支持视频合成、声音合成、声音克隆,简化本地模型管理、一键导入和使用AI模型。产品背景信息显示,AIGCPanel旨在通过集成多种AI功能,提升数字人素材管理的效率,降低技术门槛,使非专业人士也能轻松管理和使用AI数字人。产品基于AGPL-3.0开源,完全免费,可以直接使用。
一站式AI数字人系统,支持视频合成、声音合成、声音克隆
AigcPanel是一个简单易用的一站式AI数字人系统,支持视频合成、声音合成、声音克隆等功能,简化本地模型管理、一键导入和使用AI模型。该产品利用最新的人工智能技术,为用户提供高效、便捷的数字人制作解决方案,特别适合需要视频和音频内容制作的专业人士和企业使用。AigcPanel以其易用性、高效性和强大的功能,在数字人制作领域占有一席之地。
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。
基于Gradio的实时人像动画Web界面
AdvancedLivePortrait-WebUI是一个基于Gradio框架开发的Web界面,用于实时人像动画编辑。该技术允许用户通过上传图片来编辑人物的面部表情,实现了高效的肖像动画制作。它基于LivePortrait算法,利用深度学习技术进行面部特征的捕捉和动画制作,具有操作简便、效果逼真的优点。产品背景信息显示,它是由jhj0517开发的开源项目,适用于需要进行人像动画制作的专业人士和爱好者。目前该项目是免费的,并且开源,用户可以自由使用和修改。
可控角色视频合成技术
MIMO是一个通用的视频合成模型,能够模仿任何人在复杂动作中与物体互动。它能够根据用户提供的简单输入(如参考图像、姿势序列、场景视频或图像)合成具有可控属性(如角色、动作和场景)的角色视频。MIMO通过将2D视频编码为紧凑的空间代码,并将其分解为三个空间组成部分(主要人物、底层场景和浮动遮挡)来实现这一点。这种方法允许用户灵活控制,空间运动表达以及3D感知合成,适用于交互式真实世界场景。
动态API文档和产品指南的内容引擎
Docs by Hashnode是一个为开发者团队设计的API文档和产品指南内容引擎,它允许团队像编写代码一样快速、轻松地构建、定制和扩展他们的文档。它提供了全控制、自定义和Stripe级别的高质量文档,而无需繁重的工作。产品具有现代化的前端、一流的文档编辑器、快速的搜索和发现功能,以及强大的协作和用户反馈工具。
高保真新视角合成的视频扩散模型
ViewCrafter 是一种新颖的方法,它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索,从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法,逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域,从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用,例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染,以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。
最简洁的网页构建器,设计至上
Landerino是一个创新的网页构建平台,它通过提供简单易用的界面,让用户能够快速创建、编辑和发布落地页。它不仅支持实时编辑和预览,还提供了强大的分析工具,帮助用户优化页面并进行A/B测试。Landerino的目标是让每个人都能轻松地构建和管理自己的网页,无需专业的技术背景。它通过简化网页制作流程,降低了维护成本,使内容创造成为焦点。
一种优化扩散模型采样时间表的方法,以提高生成模型的输出质量。
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
Snap视频:用于文本到视频合成的可扩展空间时间转换器
Snap视频是一个视频优先的模型,通过延伸EDM框架系统地解决视频生成域中的运动保真度、视觉质量和可扩展性等挑战。该模型利用帧间的冗余信息,提出了一个可伸缩的transformer架构,将空间和时间维度作为一个高度压缩的1D潜在向量,从而有效地进行空间时间联合建模,合成时间连贯性强、运动复杂的视频。这种架构使模型可以高效训练,达到数十亿参数规模,在多项基准测试中取得最优效果。
生成丰富可控运动的视频合成工具
Boximator是一款由Jiawei Wang、Yuchen Zhang等人开发的智能视频合成工具。它利用先进的深度学习技术,通过添加文本提示和额外的盒子约束,生成丰富且可控制的视频运动。用户可以通过示例或自定义文本来创造独特的视频场景。Boximator与其他方法相比,使用了来自文本提示的附加盒子约束,提供更灵活的运动控制。
视频生成的时空扩散模型
Lumiere是一个文本到视频扩散模型,旨在合成展现真实、多样和连贯运动的视频,解决视频合成中的关键挑战。我们引入了一种空时U-Net架构,可以一次性生成整个视频的时间持续,通过模型的单次传递。这与现有的视频模型形成对比,后者合成远距离的关键帧,然后进行时间超分辨率处理,这种方法本质上使得全局时间一致性难以实现。通过部署空间和(重要的是)时间的下采样和上采样,并利用预训练的文本到图像扩散模型,我们的模型学会直接生成多个时空尺度下的全帧率、低分辨率视频。我们展示了最先进的文本到视频生成结果,并展示了我们的设计轻松促进了各种内容创作任务和视频编辑应用,包括图像到视频、视频修补和风格化生成。
光流引导视频合成
FlowVid 是一个光流引导的视频合成模型,通过利用光流的空间和时间信息,实现视频帧之间的时序一致性。它可以与现有的图像合成模型无缝配合,实现多种修改操作,包括风格化、对象交换和局部编辑等。FlowVid 生成速度快,4 秒、30FPS、512×512 分辨率的视频只需 1.5 分钟,比 CoDeF、Rerender 和 TokenFlow 分别快 3.1 倍、7.2 倍和 10.5 倍。用户评估中,FlowVid 的质量得分为 45.7%,明显优于 CoDeF(3.5%)、Rerender(10.2%)和 TokenFlow(40.4%)。
生成逼真、唇同步的说唱视频
VividTalk是一种一次性音频驱动的头像生成技术,基于3D混合先验。它能够生成具有表情丰富、自然头部姿态和唇同步的逼真说唱视频。该技术采用了两阶段通用框架,支持生成具有上述所有特性的高视觉质量的说唱视频。具体来说,在第一阶段,通过学习两种运动(非刚性表情运动和刚性头部运动),将音频映射到网格。对于表情运动,采用混合形状和顶点作为中间表示,以最大化模型的表征能力。对于自然头部运动,提出了一种新颖的可学习头部姿势码本,并采用两阶段训练机制。在第二阶段,提出了一个双分支运动VAE和一个生成器,将网格转换为密集运动,并逐帧合成高质量视频。大量实验证明,VividTalk能够生成具有唇同步和逼真增强的高视觉质量说唱视频,且在客观和主观比较中优于以往的最先进作品。该技术的代码将在发表后公开发布。
人级别文本转语音合成模型
StyleTTS 2 是一款文本转语音(TTS)模型,使用大型语音语言模型(SLMs)进行风格扩散和对抗训练,实现了人级别的 TTS 合成。它通过扩散模型将风格建模为潜在随机变量,以生成最适合文本的风格,而无需参考语音。此外,我们使用大型预训练的 SLMs(如 WavLM)作为判别器,并结合我们的创新可微持续时间建模进行端到端训练,从而提高了语音的自然度。StyleTTS 2 在单说话人 LJSpeech 数据集上超越了人类录音,并在多说话人 VCTK 数据集上与之匹配,得到了母语为英语的评审人员的认可。此外,当在 LibriTTS 数据集上进行训练时,我们的模型优于先前公开可用的零样本扩展模型。通过展示风格扩散和对抗训练与大型 SLMs 的潜力,这项工作在单个和多说话人数据集上实现了一个人级别的 TTS 合成。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14