Tora是一种基于扩散变换器（DiT）的视频生成模型，它通过集成文本、视觉和轨迹条件，实现了对视频内容动态的精确控制。Tora的设计充分利用了DiT的可扩展性，允许在不同的持续时间、纵横比和分辨率下生成高质量的视频内容。该模型在运动保真度和物理世界运动模拟方面表现出色，为视频内容创作提供了新的可能性。
需求人群：
"Tora的目标受众主要是视频内容创作者、动画师和视觉效果专家，他们需要一个能够精确控制视频动态和运动的技术。Tora提供了一种创新的方式来生成高质量的视频内容，特别适合需要高度定制化动态效果的复杂项目。"
使用场景示例：
生成具有特定轨迹的自然景观视频，如飘动的玫瑰与雪山背景。
创建具有流畅动态的虚拟场景，例如水下飞翔的海鸥和五彩斑斓的珊瑚礁。
制作具有精确运动控制的商业广告，例如在沙漠中上升的红色氦气球。
产品特色：
轨迹提取器（TE）：将任意轨迹编码为具有层次性的时间空间运动补丁。
空间-时间扩散变换器：结合3D视频压缩网络，有效保存连续帧之间的运动信息。
运动引导融合器（MGF）：使用自适应归一化层将多级运动条件无缝注入DiT块中。
高运动保真度：精确控制视频内容的动态，生成与物理世界运动相一致的视频。
多分辨率支持：能够生成不同分辨率的高质量视频。
长时视频生成：支持生成具有延长持续时间的视频内容。
可扩展性：与DiT的可扩展性相匹配，适用于不同视频生成需求。
物理世界运动模拟：精确模拟现实世界中的运动和动力学。
使用教程：
步骤1：确定视频内容的轨迹和动态要求。
步骤2：使用Tora的轨迹提取器（TE）将轨迹编码为时间空间运动补丁。
步骤3：通过空间-时间扩散变换器生成视频的初始草图。
步骤4：利用运动引导融合器（MGF）将运动条件注入到DiT块中。
步骤5：调整和优化生成的视频，确保运动的准确性和自然性。
步骤6：输出最终的视频内容，满足特定的质量和动态需求。
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视频生成的轨迹导向扩散变换器
Tora是一种基于扩散变换器（DiT）的视频生成模型，它通过集成文本、视觉和轨迹条件，实现了对视频内容动态的精确控制。Tora的设计充分利用了DiT的可扩展性，允许在不同的持续时间、纵横比和分辨率下生成高质量的视频内容。该模型在运动保真度和物理世界运动模拟方面表现出色，为视频内容创作提供了新的可能性。
Qihoo-T2X，一款针对文本到任意任务的高效扩散变换器模型。
Qihoo-T2X是由360CVGroup开发的一个开源项目，它代表了一种创新的文本到任意任务（Text-to-Any）的扩散变换器（DiT）架构范式。该项目旨在通过代理令牌技术，提高文本到任意任务的处理效率。Qihoo-T2X项目是一个正在进行中的项目，其团队承诺将持续优化和增强其功能。
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。
AI让动作捕捉更简单
千面视频动捕是一款利用AI技术简化动作捕捉过程的产品。它通过自动化AI算法自动识别动画关键帧，生成流畅的动画效果，无需专业设备和场地，大幅提升制作效率，降低动画制作的门槛，让每个人都能成为动画师。产品支持多种主流动画软件格式，提供7天24小时在线服务，并通过V币系统进行计费，满足不同用户的需求。
将任何主题快速转化为引人入胜的视频。
Animanic是一个教育技术产品，它通过交互式文本到视频的生成，使用户能够以全新的方式学习新概念。该产品利用AI动画引擎，将复杂的概念以美观的方式进行可视化，同时提供讨论功能，允许用户与Animanic导师在视频中进行交流，以解答问题并满足用户的好奇心。目前处于Beta测试阶段，免费提供给用户试用，并积极寻求反馈以优化产品体验。
生成视频的开源模型
CogVideoX是一个开源的视频生成模型，由清华大学团队开发，支持从文本描述生成视频。它提供了多种视频生成模型，包括入门级和大型模型，以满足不同质量和成本需求。模型支持多种精度，包括FP16和BF16，推荐使用与模型训练时相同的精度进行推理。CogVideoX-5B模型特别适用于需要生成高质量视频内容的场景，如电影制作、游戏开发和广告创意。
一个开源的视频生成模型，用于创造生动的视频内容。
CogVideoX-2B是一个开源的视频生成模型，由清华大学团队开发。它支持使用英语提示语言生成视频，具有36GB的推理GPU内存需求，并且可以生成6秒长、每秒8帧、分辨率为720*480的视频。该模型使用正弦位置嵌入，目前不支持量化推理和多卡推理。它基于Hugging Face的diffusers库进行部署，能够根据文本提示生成视频，具有高度的创造性和应用潜力。
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。
文本到视频生成领域的先进模型架构
Open-Sora Plan v1.2是一个开源的视频生成模型，专注于文本到视频的转换任务。它采用3D全注意力架构，优化了视频的视觉表示，并提高了推理效率。该模型在视频生成领域具有创新性，能够更好地捕捉联合空间-时间特征，为视频内容的自动生成提供了新的技术路径。
生成多视角视频的模型
Stable Video 4D (SV4D) 是基于 Stable Video Diffusion (SVD) 和 Stable Video 3D (SV3D) 的生成模型，它接受单一视角的视频并生成该对象的多个新视角视频（4D 图像矩阵）。该模型训练生成 40 帧（5 个视频帧 x 8 个摄像机视角）在 576x576 分辨率下，给定 5 个相同大小的参考帧。通过运行 SV3D 生成轨道视频，然后使用轨道视频作为 SV4D 的参考视图，并输入视频作为参考帧，进行 4D 采样。该模型还通过使用生成的第一帧作为锚点，然后密集采样（插值）剩余帧来生成更长的新视角视频。
AI模型，动态多角度视频生成。
Stable Video 4D是Stability AI最新推出的AI模型，它能够将单个对象视频转换成八个不同角度/视图的多个新颖视图视频。这项技术代表了从基于图像的视频生成到完整的3D动态视频合成的能力飞跃。它在游戏开发、视频编辑和虚拟现实等领域具有潜在的应用前景，并且正在不断优化中。
AI技术助力电商，提升运营效率
E象 HiDream.ai 是一家专注于电商行业的AI技术公司，通过人工智能技术提供高质量的商品图，帮助商家提高商品上架和运营活动的效率。产品通过AI技术替代传统拍摄，降低成本，提升人效，缩短上架时间。主要技术包括AI生成商品图、模特效果图、商品视频生成等，适用于跨境电商和本地电商。
轻松创建视觉冲击的视频内容。
PixVerse V2是一个革命性的更新，它赋予每个用户轻松创建令人惊叹的视频内容的能力。使用V2，您可以轻松制作视觉冲击力强的电影，甚至可以加入现实世界中不存在的元素。主要优点包括模型升级、画质提升、剪辑间的一致性等。
在线创建AI虚拟形象视频，实时互动。
HeyGen Interactive Avatar是一个在线AI视频生成器，专注于创建和优化虚拟形象视频，支持实时互动。它允许用户创建一个为连续流媒体优化的虚拟形象，同时提醒用户保持头部和手部的最小动作。HeyGen的背景信息包括与Baron David和Ryan Hoover等知名人士的合作，产品目前处于Beta测试阶段，提供免费试用。
AI模拟数字绘画过程，创造艺术新体验
PaintsUndo是一个创新的AI绘画项目，模拟数字绘画中的人类绘画行为，包括素描、上色和着色。它通过单帧和多帧模型，能够生成连贯的绘画过程视频，为艺术创作提供新思路和灵感。该项目在Nvidia 4090和3090TI GPU上进行了测试，需要较高的计算能力，适用于数字艺术家和AI研究人员。
可控视频和图像生成技术
ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型，它通过减少高达90%的可训练参数，实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式，并且可以与LoRA技术结合使用，以改变风格并确保更稳定的生成效果。
高质量人体动作视频生成
MimicMotion是由腾讯公司和上海交通大学联合研发的高质量人体动作视频生成模型。该模型通过信心感知的姿态引导，实现了对视频生成过程的可控性，提高了视频的时序平滑性，并减少了图像失真。它采用了先进的图像到视频的扩散模型，结合了时空U-Net和PoseNet，能够根据姿势序列条件生成任意长度的高质量视频。MimicMotion在多个方面显著优于先前的方法，包括手部生成质量、对参考姿势的准确遵循等。
实时视频生成技术
PAB 是一种用于实时视频生成的技术，通过 Pyramid Attention Broadcast 实现视频生成过程的加速，提供了高效的视频生成解决方案。该技术的主要优点包括实时性、高效性和质量保障。PAB 适用于需要实时视频生成能力的应用场景，为视频生成领域带来了重大突破。
分布式长视频生成技术
Video-Infinity 是一种分布式长视频生成技术，能够在5分钟内生成2300帧的视频，速度是先前方法的100倍。该技术基于VideoCrafter2模型，采用了Clip Parallelism和Dual-scope Attention等创新技术，显著提高了视频生成的效率和质量。
通过生成运动场适应实现单图像动画化
MOFA-Video是一种能够将单张图片通过各种控制信号动画化的方法。它采用了稀疏到密集(S2D)运动生成和基于流的运动适应技术，可以有效地使用轨迹、关键点序列及其组合等不同类型的控制信号来动画化单张图片。在训练阶段，通过稀疏运动采样生成稀疏控制信号，然后训练不同的MOFA-Adapters来通过预训练的SVD生成视频。在推理阶段，不同的MOFA-Adapters可以组合起来共同控制冻结的SVD。
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。
创新AI技术，引领数字艺术未来。
CogiDigm利用GenAI技术革新娱乐产业的叙事方式，包括电影制片厂、后期制作和广告代理公司。我们拥有尖端技术，成为行业领跑者。我们与FBRC.ai和AILA合作，提供视频生成和操作服务，释放创造力。我们的理念是采用以人为本的集体智能方法，提供广泛的服务，包括创新的GenAI解决方案、道德的AI模型实施、专业的技术指导、战略咨询和无缝部署专业知识。
开创高保真、可控视频生成新领域。
Gen-3 Alpha 是 Runway 训练的一系列模型中的首个，它在新的基础设施上训练，专为大规模多模态训练而建。它在保真度、一致性和动作方面相较于 Gen-2 有重大改进，并朝着构建通用世界模型迈进了一步。该模型能够生成具有丰富动作、手势和情感的表达性人物角色，为叙事提供了新的机会。
高效生成一致性人物视频动画的模型
UniAnimate是一个用于人物图像动画的统一视频扩散模型框架。它通过将参考图像、姿势指导和噪声视频映射到一个共同的特征空间，以减少优化难度并确保时间上的连贯性。UniAnimate能够处理长序列，支持随机噪声输入和首帧条件输入，显著提高了生成长期视频的能力。此外，它还探索了基于状态空间模型的替代时间建模架构，以替代原始的计算密集型时间Transformer。UniAnimate在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进技术的合成结果，并且能够通过迭代使用首帧条件策略生成高度一致的一分钟视频。
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。
视频生成模型的时间组合性评估工具
TC-Bench是一个专门用于评估视频生成模型的时间组合性的工具。它通过精心设计的文本提示、相应的真实视频以及强大的评估指标来衡量视频生成模型在不同时间点上新概念的出现及其关系转换的能力。TC-Bench不仅适用于文本条件模型，也适用于图像条件模型，能够进行生成性帧插值。该工具的开发旨在推动视频生成技术的发展，提高生成视频的质量和一致性。
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。
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