需求人群:
"StreamV2V适用于需要实时视频处理和翻译的专业人士和研究人员。它特别适用于视频编辑、电影后期制作、实时视频增强和虚拟现实等领域,因为它能够提供快速、无缝的视频处理能力,同时保持高质量的输出。"
使用场景示例:
视频编辑师使用StreamV2V实时调整视频风格和效果。
电影后期制作团队利用StreamV2V进行特效的实时预览和调整。
虚拟现实开发者使用StreamV2V为VR体验提供实时视频内容的动态调整。
产品特色:
实时视频到视频翻译:支持无限帧的视频处理。
用户提示:允许用户输入指令以指导视频翻译。
特征库维护:存储过去帧的中间变换器特征。
扩展自注意力(EA):将存储的键和值直接连接到当前帧的自注意力计算中。
直接特征融合(FF):通过余弦相似性矩阵检索银行中的相似特征,并进行加权求和融合。
高效率:在单个A100 GPU上运行速度为20 FPS,比FlowVid、CoDeF、Rerender和TokenFlow快15倍、46倍、108倍和158倍。
优异的时间一致性:通过定量指标和用户研究确认。
使用教程:
步骤1:访问StreamV2V的官方网站。
步骤2:阅读有关模型的介绍和功能。
步骤3:根据需要设置用户提示,指导视频翻译的方向。
步骤4:上传或连接需要翻译的视频源。
步骤5:启动StreamV2V模型,开始实时视频翻译。
步骤6:观察翻译过程中的视频输出,并根据需要调整参数。
步骤7:完成翻译后,下载或直接使用翻译后的视频内容。
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实时视频到视频翻译的扩散模型
StreamV2V是一个扩散模型,它通过用户提示实现了实时的视频到视频(V2V)翻译。与传统的批处理方法不同,StreamV2V采用流式处理方式,能够处理无限帧的视频。它的核心是维护一个特征库,该库存储了过去帧的信息。对于新进来的帧,StreamV2V通过扩展自注意力和直接特征融合技术,将相似的过去特征直接融合到输出中。特征库通过合并存储的和新的特征不断更新,保持紧凑且信息丰富。StreamV2V以其适应性和效率脱颖而出,无需微调即可与图像扩散模型无缝集成。
基于扩散的混合运动动态角色艺术动画生成工具
MikuDance是一个基于扩散的动画生成管道,它结合了混合运动动态来动画化风格化的角色艺术。该技术通过混合运动建模和混合控制扩散两大关键技术,解决了高动态运动和参考引导错位在角色艺术动画中的挑战。MikuDance通过场景运动跟踪策略显式地在像素级空间中建模动态相机,实现统一的角色场景运动建模。在此基础上,混合控制扩散隐式地对不同角色的尺度和体型进行对齐,允许灵活控制局部角色运动。此外,还加入了运动自适应归一化模块,有效注入全局场景运动,为全面的角色艺术动画铺平了道路。通过广泛的实验,MikuDance在各种角色艺术和运动引导下展示了其有效性和泛化能力,始终如一地产生具有显著运动动态的高质量动画。
视频创作与翻译解决方案
HeyGen API是一个可扩展的视频创作和翻译解决方案,它通过集成AI视频技术,使得企业能够轻松地将虚拟角色视频、交互式体验和本地化内容添加到他们的应用程序、网站或产品中。该API套件增强了用户参与度,简化了操作流程,并轻松扩展了视频策略。HeyGen API的主要优点包括自动化、可扩展性和高质量的视频个性化。它通过自动化视频创作和本地化,帮助企业节省时间和资源,同时确保一致性和质量,提供逼真的虚拟角色、准确的翻译和互动元素,有效提升用户参与度和触及全球观众。
视频扩散模型,用于虚拟试穿。
Fashion-VDM是一个视频扩散模型(VDM),用于生成虚拟试穿视频。该模型接受一件衣物图片和人物视频作为输入,旨在生成人物穿着给定衣物的高质量试穿视频,同时保留人物的身份和动作。与传统的基于图像的虚拟试穿相比,Fashion-VDM在衣物细节和时间一致性方面表现出色。该技术的主要优点包括:扩散式架构、分类器自由引导增强控制、单次64帧512px视频生成的渐进式时间训练策略,以及联合图像-视频训练的有效性。Fashion-VDM在视频虚拟试穿领域树立了新的行业标准。
基于文本提示修订图像的大型扩散模型
SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型,用于根据任何文本提示修订图像。它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐,实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑,并支持图像的连续修订。该技术的重要性在于其能够解决图像编辑问题中成对图像数据稀缺的核心难题,通过将文本到图像(T2I)生成模型视为弱编辑模型,并通过生成带有新提示的新图像来实现“编辑”,然后将其蒸馏并与之对齐到图像条件编辑模型中。
盲图像恢复技术,利用即时生成参考图像恢复破损图像
InstantIR是一种基于扩散模型的盲图像恢复方法,能够在测试时处理未知退化问题,提高模型的泛化能力。该技术通过动态调整生成条件,在推理过程中生成参考图像,从而提供稳健的生成条件。InstantIR的主要优点包括:能够恢复极端退化的图像细节,提供逼真的纹理,并且通过文本描述调节生成参考,实现创造性的图像恢复。该技术由北京大学、InstantX团队和香港中文大学的研究人员共同开发,得到了HuggingFace和fal.ai的赞助支持。
根据人类指令修复和编辑照片的框架
PromptFix是一个综合框架,能够使扩散模型遵循人类指令执行各种图像处理任务。该框架通过构建大规模的指令遵循数据集,提出了高频引导采样方法来控制去噪过程,并设计了辅助提示适配器,利用视觉语言模型增强文本提示,提高模型的任务泛化能力。PromptFix在多种图像处理任务中表现优于先前的方法,并在盲恢复和组合任务中展现出优越的零样本能力。
一站式AI视频生成平台
AI Studios是一个提供全方位AI视频生成解决方案的平台,它结合了自然语言处理、机器学习等先进技术,使用户能够快速创建高质量的视频内容。该平台的主要优点包括高效率、低成本、易操作性,以及强大的自定义功能。AI Studios通过提供80+种语言的文本转语音、视频翻译、视频模板等工具,帮助用户轻松制作教育视频、商业广告、新闻报道等多样化视频内容。价格方面,AI Studios提供免费试用,并根据用户需求提供不同级别的付费服务。
大规模视频生成的自回归扩散模型
MarDini是Meta AI Research推出的一款视频扩散模型,它将掩码自回归(MAR)的优势整合到统一的扩散模型(DM)框架中。该模型能够根据任意数量的掩码帧在任意帧位置进行视频生成,支持视频插值、图像到视频生成以及视频扩展等多种视频生成任务。MarDini的设计高效,将大部分计算资源分配给低分辨率规划模型,使得在大规模上进行空间-时间注意力成为可能。MarDini在视频插值方面树立了新的标杆,并且在几次推理步骤内,就能高效生成与更昂贵的高级图像到视频模型相媲美的视频。
视频扩散模型加速工具,无需训练即可生成高质量视频内容。
FasterCache是一种创新的无需训练的策略,旨在加速视频扩散模型的推理过程,并生成高质量的视频内容。这一技术的重要性在于它能够显著提高视频生成的效率,同时保持或提升内容的质量,这对于需要快速生成视频内容的行业来说是非常有价值的。FasterCache由来自香港大学、南洋理工大学和上海人工智能实验室的研究人员共同开发,项目页面提供了更多的视觉结果和详细信息。产品目前免费提供,主要面向视频内容生成、AI研究和开发等领域。
逼真自然、复制精准的声音生成方案
趣丸千音是一个提供AI声音生成服务的网站,它能够将文本内容转换成专业级音频。该产品不仅能完美复制目标声音的声学特征,还能保持丰富的情感和韵律。用户可以自由调整年龄、情绪、口音、内容等设置,满足个性化需求,让声音传递价值。产品背景信息显示,趣丸千音由广州趣闯网络科技有限公司开发,支持多语种合成和视频翻译,适合需要个性化语音合成和视频翻译服务的用户。
一键将视频翻译成28种语言的AI技术
Dubly.AI是一个利用先进AI技术,提供视频内容翻译和音频制作服务的平台。它能够将视频内容翻译成28种不同的语言,同时保留原始语音,为公司节省高达95%的成本。该平台高度可定制,支持24/7高级支持,并且专注于有国际视野的公司。Dubly.AI的AI技术能够适应用户的独特语音档案,使得所有翻译听起来就像是用户自己说的一样。
开源视频生成模型
genmoai/models 是一个开源的视频生成模型,代表了视频生成技术的最新进展。该模型名为 Mochi 1,是一个基于 Asymmetric Diffusion Transformer (AsymmDiT) 架构的10亿参数扩散模型,从零开始训练,是迄今为止公开发布的最大的视频生成模型。它具有高保真运动和强提示遵循性,显著缩小了封闭和开放视频生成系统之间的差距。该模型在 Apache 2.0 许可下发布,用户可以在 Genmo 的 playground 上免费试用此模型。
高效能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large Turbo 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,采用了对抗性扩散蒸馏(ADD)技术,提高了图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率,特别注重减少推理步骤。该模型在生成图像方面表现出色,能够理解和生成复杂的文本提示,适用于多种图像生成场景。它在Hugging Face平台上发布,遵循Stability Community License,适合研究、非商业用途以及年收入少于100万美元的组织或个人免费使用。
高性能的文本到图像生成模型
Stable Diffusion 3.5 Large 是一个基于文本生成图像的多模态扩散变换器(MMDiT)模型,由 Stability AI 开发。该模型在图像质量、排版、复杂提示理解和资源效率方面都有显著提升。它使用三个固定的预训练文本编码器,并通过 QK 归一化技术提高训练稳定性。此外,该模型在训练数据和策略上使用了包括合成数据和过滤后的公开可用数据。Stable Diffusion 3.5 Large 模型在遵守社区许可协议的前提下,可以免费用于研究、非商业用途,以及年收入少于100万美元的组织或个人的商业用途。
自动化视频内容翻译与配音
Microsoft Azure Video Translation API 是一项基于云的视频翻译服务,它利用人工智能技术自动翻译视频内容并生成配音。这项服务支持多种语言,可以帮助企业轻松本地化视频内容,以满足全球不同受众的需求。它通过提供自动化的解决方案来克服语言障碍,提高内容的全球可访问性。视频翻译API支持批量处理,允许用户上传视频文件,自动提取对话音频,进行翻译,并生成同步的字幕和配音。此外,它还提供了内容编辑功能,允许用户在最终确定配音视频之前审查和编辑翻译内容,确保准确度和文化适当性。
全能的创造者和编辑器,通过扩散变换遵循指令
ACE是一个基于扩散变换的全能创造者和编辑器,它能够通过统一的条件格式Long-context Condition Unit (LCU)输入,实现多种视觉生成任务的联合训练。ACE通过高效的数据收集方法解决了训练数据缺乏的问题,并通过多模态大型语言模型生成准确的文本指令。ACE在视觉生成领域具有显著的性能优势,可以轻松构建响应任何图像创建请求的聊天系统,避免了视觉代理通常采用的繁琐流程。
逆向绘画技术,重现绘画过程
Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法,能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程,能够处理多种艺术风格,并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解,定义了一组绘画指令,并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格,还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。
集成空间编织注意力,提升扩散模型的高保真条件
HelloMeme是一个集成了空间编织注意力的扩散模型,旨在将高保真和丰富的条件嵌入到图像生成过程中。该技术通过提取驱动视频中的每一帧特征,并将其作为输入到HMControlModule,从而生成视频。通过进一步优化Animatediff模块,提高了生成视频的连续性和保真度。此外,HelloMeme还支持通过ARKit面部混合形状控制生成的面部表情,以及基于SD1.5的Lora或Checkpoint,实现了框架的热插拔适配器,不会影响T2I模型的泛化能力。
一款强大的移动端翻译软件,支持多种语言翻译。
疯狂翻译师是一款提供实时翻译服务的移动端软件,支持文字、图片、文档和视频翻译,覆盖200+语种,帮助用户跨越语言障碍,提升翻译效率,适用于国际交流、学习、工作等多种场景。
使用扩散模型进行图像外延
Diffusers Image Outpaint 是一个基于扩散模型的图像外延技术,它能够根据已有的图像内容,生成图像的额外部分。这项技术在图像编辑、游戏开发、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它通过先进的机器学习算法,使得图像生成更加自然和逼真,为用户提供了一种创新的图像处理方式。
提升基于拖拽的图像编辑的交互性和速度
InstantDrag是一个优化自由的流程,它通过仅使用图像和拖拽指令作为输入,增强了交互性和速度。该技术由两个精心设计的网络组成:拖拽条件的光流生成器(FlowGen)和光流条件的扩散模型(FlowDiffusion)。InstantDrag通过将任务分解为运动生成和运动条件图像生成,学习了基于真实世界视频数据集的拖拽图像编辑的运动动态。它能够在不需要掩码或文本提示的情况下,快速执行逼真的编辑,这使得它成为交互式、实时应用的有前景的解决方案。
统一的图像生成框架,简化多任务图像生成。
OmniGen是一个创新的扩散框架,它将多种图像生成任务统一到单一模型中,无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程,提高了效率,降低了开发和维护成本。
用于精确控制扩散模型中概念的低秩适配器
Concept Sliders 是一种用于精确控制扩散模型中概念的技术,它通过低秩适配器(LoRA)在预训练模型之上进行应用,允许艺术家和用户通过简单的文本描述或图像对来训练控制特定属性的方向。这种技术的主要优点是能够在不改变图像整体结构的情况下,对生成的图像进行细微调整,如眼睛大小、光线等,从而实现更精细的控制。它为艺术家提供了一种新的创作表达方式,同时解决了生成模糊或扭曲图像的问题。
AI视频剪辑工具,提升视频质量,增强创作体验。
开拍是一款利用人工智能技术提供视频剪辑服务的在线平台,通过AI算法优化视频画质、消除水印、自动生成字幕等,旨在帮助用户提升视频制作效率和质量。产品背景信息显示,开拍致力于解决视频创作过程中的常见问题,如画质不清晰、水印去除困难、字幕添加繁琐等,通过技术手段简化视频编辑流程,让视频创作更便捷、高效。
利用预训练的图像到视频扩散模型生成连贯中间帧
该产品是一个图像到视频的扩散模型,通过轻量级的微调技术,能够从一对关键帧生成具有连贯运动的连续视频序列。这种方法特别适用于需要在两个静态图像之间生成平滑过渡动画的场景,如动画制作、视频编辑等。它利用了大规模图像到视频扩散模型的强大能力,通过微调使其能够预测两个关键帧之间的视频,从而实现前向和后向的一致性。
高分辨率视频外延与内容生成技术
Follow-Your-Canvas 是一种基于扩散模型的视频外延技术,它能够生成高分辨率的视频内容。该技术通过分布式处理和空间窗口合并,解决了GPU内存限制问题,同时保持了视频的空间和时间一致性。它在大规模视频外延方面表现出色,能够将视频分辨率显著提升,如从512 X 512扩展到1152 X 2048,同时生成高质量和视觉上令人愉悦的结果。
利用扩散引导逆渲染技术实现逼真物体插入
DiPIR是多伦多AI实验室与NVIDIA Research共同研发的一种基于物理的方法,它通过从单张图片中恢复场景照明,使得虚拟物体能够逼真地插入到室内外场景中。该技术不仅能够优化材质和色调映射,还能自动调整以适应不同的环境,提高图像的真实感。
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