Stable Virtual Camera是Stability AI开发的一个1.3B参数的通用扩散模型，属于Transformer图像转视频模型。其重要性在于为新型视图合成（NVS）提供了技术支持，能够根据输入视图和目标相机生成3D一致的新场景视图。主要优点是可自由指定目标相机轨迹，能生成大视角变化且时间上平滑的样本，无需额外神经辐射场（NeRF）蒸馏即可保持高一致性，还能生成长达半分钟的高质量无缝循环视频。该模型仅可免费用于研究和非商业用途，定位是为研究人员和非商业创作者提供创新的图像转视频解决方案。
需求人群：
"目标受众主要是研究人员、艺术家、设计师以及教育工作者。对于研究人员，该模型可用于新型视图合成、重建模型等方面的研究，帮助探索模型的性能和局限性；艺术家和设计师能够利用其生成独特的场景视图和创意素材，丰富作品内容和视觉效果；教育工作者可以将其应用于教学工具中，以更生动的方式展示知识，提升教学效果。"
使用场景示例：
1. 研究人员利用该模型研究不同场景下的视图合成效果，通过调整目标相机轨迹，分析模型生成的新视图在3D一致性方面的表现。
2. 一位艺术家在创作数字绘画作品时，借助Stable Virtual Camera生成的不同视角场景视图获取灵感，创作出具有独特视角的艺术作品。
3. 教师在制作关于建筑结构的教学视频时，使用该模型生成建筑不同角度的3D视图，帮助学生更直观地理解建筑结构。
产品特色：
- **新型视图合成**：根据输入的多个视图和目标相机，生成3D一致的新场景视图，为场景创作提供更多视角选择。
- **自由轨迹设定**：允许用户自由指定目标相机轨迹，跨越较大空间范围，满足多样化的创作需求。
- **大视角变化生成**：可以生成大视角变化的样本，丰富了视频内容的展示效果，为观众带来新颖的视觉体验。
- **时间平滑处理**：生成的样本在时间上具有平滑性，使视频过渡自然，观看体验更佳。
- **简化合成流程**：无需额外的NeRF蒸馏就能保持高一致性，简化了视图合成的流程，提高了创作效率。
- **高质量长视频生成**：能够生成高质量、长达半分钟的视频，且具备无缝循环的特性，适用于多种创作场景。
- **艺术创作支持**：可用于艺术作品的生成，以及在设计和其他艺术创作过程中提供素材和创意灵感。
- **教育与研究助力**：为教育或创意工具提供技术支持，也有助于研究人员对重建模型进行研究，探索模型的能力边界。
使用教程：
1. 访问项目的GitHub仓库，获取使用该模型的相关代码和文档。
2. 根据GitHub上的说明，准备好运行模型所需的环境，包括安装必要的依赖项。
3. 收集用于生成新视图的输入视图数据，确保数据符合模型要求的格式。
4. 根据创作需求，确定目标相机轨迹，明确想要生成的新视图的视角和运动路径。
5. 将输入视图数据和目标相机轨迹信息按照模型的输入规范进行设置。
6. 运行代码，使用模型生成新的场景视图和视频。
7. 根据生成结果进行分析和调整，若不满意可修改输入数据或相机轨迹，再次运行模型直至达到预期效果。
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1.3B参数的图像转视频模型，用于生成3D一致的新场景视图
Stable Virtual Camera是Stability AI开发的一个1.3B参数的通用扩散模型，属于Transformer图像转视频模型。其重要性在于为新型视图合成（NVS）提供了技术支持，能够根据输入视图和目标相机生成3D一致的新场景视图。主要优点是可自由指定目标相机轨迹，能生成大视角变化且时间上平滑的样本，无需额外神经辐射场（NeRF）蒸馏即可保持高一致性，还能生成长达半分钟的高质量无缝循环视频。该模型仅可免费用于研究和非商业用途，定位是为研究人员和非商业创作者提供创新的图像转视频解决方案。
免费在线文本和图像转视频转换器
Vidu Studio AI是一个利用先进AI技术将文本和图像转换成专业质量视频的前沿平台。它简化了视频创作过程，使得各技能水平的用户都能轻松制作视频。该平台以其用户友好性、模板多样性、实时预览和易于定制的特点，适用于商业、社交媒体或促销视频的快速制作。
高效处理长文本的双向编码器模型
ModernBERT-base是一个现代化的双向编码器Transformer模型，预训练于2万亿英文和代码数据，原生支持长达8192个token的上下文。该模型采用了Rotary Positional Embeddings (RoPE)、Local-Global Alternating Attention和Unpadding等最新架构改进，使其在长文本处理任务中表现出色。ModernBERT-base适用于需要处理长文档的任务，如检索、分类和大型语料库中的语义搜索。模型训练数据主要为英文和代码，因此可能在其他语言上的表现会有所降低。
基于Transformer的作者表示学习模型
LLNL/LUAR是一个基于Transformer的模型，用于学习作者表示，主要用于作者验证的跨领域迁移研究。该模型在EMNLP 2021论文中被介绍，研究了在一个领域学习的作者表示是否能迁移到另一个领域。模型的主要优点包括能够处理大规模数据集，并在多个不同的领域（如亚马逊评论、同人小说短篇故事和Reddit评论）中进行零样本迁移。产品背景信息包括其在跨领域作者验证领域的创新性研究，以及在自然语言处理领域的应用潜力。该产品是开源的，遵循Apache-2.0许可协议，可以免费使用。
一种用于图像生成的模型。
IPAdapter-Instruct是Unity Technologies开发的一种图像生成模型，它通过在transformer模型上增加额外的文本嵌入条件，使得单一模型能够高效地执行多种图像生成任务。该模型主要优点在于能够通过'Instruct'提示，在同一工作流中灵活地切换不同的条件解释，例如风格转换、对象提取等，同时保持与特定任务模型相比的最小质量损失。
深入理解Transformer模型的可视化工具
Transformer Explainer是一个致力于帮助用户深入理解Transformer模型的在线可视化工具。它通过图形化的方式展示了Transformer模型的各个组件，包括自注意力机制、前馈网络等，让用户能够直观地看到数据在模型中的流动和处理过程。该工具对于教育和研究领域具有重要意义，可以帮助学生和研究人员更好地理解自然语言处理领域的先进技术。
基于Transformer的文本到音乐生成模型
MusiConGen是一个基于Transformer的文本到音乐生成模型，它通过时间条件增强对节奏和和弦的控制。该模型从预训练的MusicGen-melody框架中微调而来。它使用符号表示的和弦和节奏控制，并结合五种不同风格的文本描述来生成样本。生成样本的和弦通过BTC和弦识别模型进行估计，如论文中所述。
多模态和多任务模型训练框架
4M是一个用于训练多模态和多任务模型的框架，能够处理多种视觉任务，并且能够进行多模态条件生成。该模型通过实验分析展示了其在视觉任务上的通用性和可扩展性，为多模态学习在视觉和其他领域的进一步探索奠定了基础。
大型视频语言模型，提供视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 开发的大型视频语言模型，专注于视频内容的理解与生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面展现出卓越的性能，通过先进的空间时间建模和音频理解能力，为用户提供了一种新的视频内容分析工具。它基于 Transformer 架构，能够处理多模态数据，结合文本和视觉信息，生成准确且富有洞察力的输出。
用于高质量高效3D重建和生成的大型高斯重建模型
GRM是一种大规模的重建模型,能够在0.1秒内从稀疏视图图像中恢复3D资产,并且在8秒内实现生成。它是一种前馈的基于Transformer的模型,能够高效地融合多视图信息将输入像素转换为像素对齐的高斯分布,这些高斯分布可以反投影成为表示场景的密集3D高斯分布集合。我们的Transformer架构和使用3D高斯分布的方式解锁了一种可扩展、高效的重建框架。大量实验结果证明了我们的方法在重建质量和效率方面优于其他替代方案。我们还展示了GRM在生成任务(如文本到3D和图像到3D)中的潜力,通过与现有的多视图扩散模型相结合。
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