需求人群:
"Video-Foley主要面向多媒体制作人员、视频编辑者和声音设计师,他们需要在视频制作过程中同步音频和视频,增强用户体验。该系统能够自动化繁琐的Foley声音生成过程,提供高控制性和灵活性,适合需要精确音频同步和丰富音色表达的专业用户。"
使用场景示例:
视频编辑者使用Video-Foley为一段安静的猫咪视频生成相应的喵喵声。
声音设计师利用系统为游戏设计具有特定RMS形态的声音效果。
多媒体制作人员为一段打字视频生成逼真的键盘敲击声。
产品特色:
利用均方根(RMS)作为时间特征,实现高控制性和同步性的视频声音合成。
无需人工标注,采用自监督学习框架,降低成本并提高效率。
RMS-ControlNet结合预训练的文本到音频模型,提供可控的音频生成。
通过文本提示控制音频语义,如声源、音色和细节。
支持多种输入条件,包括不同形状的RMS条件和文本提示。
提供DEMO展示,直观感受产品功能和效果。
使用教程:
访问Video-Foley的DEMO页面。
根据需要选择或输入视频和文本提示。
调整RMS条件以控制声音的强度和形态。
点击生成按钮,系统将自动生成与视频同步的声音。
在生成的声音中选择最符合需求的音频。
将生成的声音应用到视频中,完成音视频同步。
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视频到声音的同步生成系统
Video-Foley是一个创新的视频到声音生成系统,它通过使用均方根(RMS)作为时间事件条件,结合语义音色提示(音频或文本),实现高控制性和同步性的视频声音合成。该系统采用无需标注的自监督学习框架,包括Video2RMS和RMS2Sound两个阶段,结合了RMS离散化和RMS-ControlNet等新颖概念,与预训练的文本到音频模型相结合。Video-Foley在声音时间、强度、音色和细节的音视频对齐和控制性方面达到了最先进的性能。
自监督学习框架,用于音视觉语音处理
AV-HuBERT是一个自监督表示学习框架,专门用于音视觉语音处理。它在LRS3音视觉语音基准测试中实现了最先进的唇读、自动语音识别(ASR)和音视觉语音识别结果。该框架通过掩蔽多模态聚类预测来学习音视觉语音表示,并且提供了鲁棒的自监督音视觉语音识别。
一种自监督的视听特征对齐模型。
DenseAV是一种新颖的双编码器定位架构,通过观看视频学习高分辨率、语义有意义的视听对齐特征。它能够无需明确定位监督即可发现单词的“意义”和声音的“位置”,并且自动发现并区分这两种关联类型。DenseAV的定位能力来自于一种新的多头特征聚合操作符,它直接比较密集的图像和音频表示进行对比学习。此外,DenseAV在语义分割任务上显著超越了先前的艺术水平,并且在使用参数少于一半的情况下,在跨模态检索上超越了ImageBind。
构建无代码监督学习模型
Supervised AI是一个无代码AI开发平台,可帮助用户构建监督学习模型。利用OpenAI的GPT引擎,结合用户的数据,构建高准确性的AI模型。用户可以使用Supervised API将AI模型集成到任何地方。
自监督触觉表示,用于基于视觉的触觉传感。
Sparsh是一系列通过自监督算法(如MAE、DINO和JEPA)训练的通用触觉表示。它能够为DIGIT、Gelsight'17和Gelsight Mini生成有用的表示,并在TacBench提出的下游任务中大幅度超越端到端模型,同时能够为新下游任务的数据高效训练提供支持。Sparsh项目包含PyTorch实现、预训练模型和与Sparsh一起发布的数据集。
一种基于潜在扩散模型的自监督层次化化妆迁移技术
SHMT是一种自监督的层次化化妆迁移技术,通过潜在扩散模型实现。该技术能够在不需要显式标注的情况下,将一种面部妆容自然地迁移到另一种面部上。其主要优点在于能够处理复杂的面部特征和表情变化,提供高质量的迁移效果。该技术在NeurIPS 2024上被接受,展示了其在图像处理领域的创新性和实用性。
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。
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。
Miqu 1-70b是一个开源的大规模语言模型
Miqu 1-70b是一个开源大规模语言模型,采用了新颖的自我监督学习方法,可以处理各种自然语言任务。该模型参数量达170亿,支持多种prompt格式,可fine-tuning生成高质量的文本。其强大的理解和生成能力,使其可广泛应用于聊天机器人、文本摘要、问答系统等领域。
视频编辑中的手-物交互意识
HOI-Swap是一个基于扩散模型的视频编辑框架,专注于处理视频编辑中手与物体交互的复杂性。该模型通过自监督训练,能够在单帧中实现物体交换,并学习根据物体属性变化调整手的交互模式,如手的抓握方式。第二阶段将单帧编辑扩展到整个视频序列,通过运动对齐和视频生成,实现高质量的视频编辑。
学习模型间字符串关系,检查视觉世界
这篇论文系统评估了大型语言模型(LLMs)生成和识别逐渐复杂的视觉概念的能力,并展示了如何使用文本模型训练初步的视觉表示学习系统。虽然语言模型不能直接处理像素级的视觉信息,但使用代码表示图像进行研究。LLM 生成的图像虽然不像自然图像,但在图像生成和纠正方面的结果表明,准确建模字符串可以教会语言模型许多关于视觉世界的方面。此外,利用文本模型生成的图像进行自监督视觉表示学习的实验,突出了只使用 LLMs 就能训练能够对自然图像进行语义评估的视觉模型的潜力。
AI声音合成工具,创造音乐和AI声音
Uberduck是一款AI声音合成工具,拥有5,000多个富有表达力的声音,可用于制作音乐和语音。它提供简单易用的API,可帮助开发者在几分钟内构建出色的音频应用程序。此外,Uberduck还支持定制声音克隆,用户可以合成出自己的声音。无论是制作音乐还是语音应用,Uberduck都能帮助用户实现个性化创作。
基于SDXL的ControlNet Tile模型,适用于Stable Diffusion SDXL ControlNet的高分辨率图像修复。
这是一个基于SDXL的ControlNet Tile模型,使用Hugging Face Diffusers训练集,适用于Stable Diffusion SDXL ControlNet。它最初是为我自己的逼真模型训练,用于终极放大过程以提高图像细节。使用合适的工作流程,它可以为高细节、高分辨率的图像修复提供良好的结果。由于大多数开源没有SDXL Tile模型,我决定分享这个模型。该模型支持高分辨率修复、风格迁移和图像修复等功能,可以为你提供高质量的图像处理体验。
将静态肖像和输入音频转化为生动的动画对话视频
AniTalker是一个创新的框架,它能够从单一的肖像生成逼真的对话面部动画。它通过两个自监督学习策略增强了动作表现力,同时通过度量学习开发了一个身份编码器,有效减少了对标记数据的需求。AniTalker不仅能够创建详细且逼真的面部动作,还强调了其在现实世界应用中制作动态头像的潜力。
AI声音合成,高质量,逼真
SteosVoice(以前称为CyberVoice)是人工智能的声带,具有超高质量的逼真语音合成。它适用于创作者、视频制作、游戏开发、模组制作、播客、有声读物等领域。它提供超过150种不同的声音,每天生成超过25小时的音频。用户可以使用SteosVoice创造独特的内容,为视频配音、向赞助者发送语音消息、制作播客、为模组和游戏添加声音等。SteosVoice还提供付费计划,于2023年1月9日重新开放。
1.58-bit量化的先进文本到图像生成模型
1.58-bit FLUX是一种先进的文本到图像生成模型,通过使用1.58位权重(即{-1, 0, +1}中的值)来量化FLUX.1-dev模型,同时保持生成1024x1024图像的可比性能。该方法无需访问图像数据,完全依赖于FLUX.1-dev模型的自监督。此外,开发了一种定制的内核,优化了1.58位操作,实现了模型存储减少7.7倍,推理内存减少5.1倍,并改善了推理延迟。在GenEval和T2I Compbench基准测试中的广泛评估表明,1.58-bit FLUX在保持生成质量的同时显著提高了计算效率。
通过 ControlNet 模型精确控制图像生成
ControlNet 是一个稳定扩散模型,可让您从参考图像中精确复制组合或人体姿势。ControlNet 模型可以与任何稳定扩散模型一起使用,为您提供更多控制图像生成的方式。
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。
生成高质量中文方言语音的大规模文本到语音模型。
Bailing-TTS是由Giant Network的AI Lab开发的大型文本到语音(TTS)模型系列,专注于生成高质量的中文方言语音。该模型采用持续的半监督学习和特定的Transformer架构,通过多阶段训练过程,有效对齐文本和语音标记,实现中文方言的高质量语音合成。Bailing-TTS在实验中展现出接近人类自然表达的语音合成效果,对于方言语音合成领域具有重要意义。
零样本图像编辑,一键模仿参考图像风格
MimicBrush是一种创新的图像编辑模型,它允许用户通过指定源图像中的编辑区域和提供一张野外参考图像来实现零样本图像编辑。该模型能够自动捕捉两者之间的语义对应关系,并一次性完成编辑。MimicBrush的开发基于扩散先验,通过自监督学习捕捉不同图像间的语义关系,实验证明其在多种测试案例下的有效性及优越性。
打造无限可能,一次只用一个声音。
Forever Voices是一个AI声音合成平台,使用最先进的语音合成技术,可以根据用户提供的输入生成高质量的自然语音。它具有多种声音样式和语音效果可供选择,用户可以通过简单的文本输入来控制生成的声音的内容和表达方式。Forever Voices的优势在于其声音质量和多样性,能够满足各种不同的声音需求,包括广告配音、游戏角色配音、有声读物、语音助手等。该平台提供了灵活的定价选项,用户可以根据自己的需求选择适合的付费方案。
视听源分离系统
PixelPlayer是一个能够通过观看大量无标注视频学会定位产生声音的图像区域并分离输入声音成一组表示每个像素声音的组件的系统。我们的方法利用视觉和听觉双模态的自然同步特点,在不需要额外人工标注的情况下学习联合解析声音和图像的模型。该系统使用大量包含不同乐器组合独奏和二重奏演奏的训练视频进行训练。对每个视频没有提供出现了哪些乐器、它们在哪里以及它们是什么声音的监督。在测试阶段,系统的输入是一个展示不同乐器演奏的视频和单声道听觉输入。系统执行音频视觉源分离和定位,将输入声音信号分离成N个声音通道,每个通道对应不同的乐器类别。此外,系统可以定位声音并为输入视频中的每个像素分配不同的音频波形。
AI 声音生成与训练工具包
Kits AI 是一个 AI 声音生成和免费 AI 声音训练平台,让音乐人使用和创建 AI 声音。您可以使用 Kits.AI 来改变您的声音,使用我们的官方授权或免费声音库中的 AI 艺术家声音,也可以从头开始创建、训练和分享您自己的 AI 声音。主要功能包括 AI 声音转换、AI 声音克隆、文字转语音、声音分离等。Kits AI 与艺术家和创作者直接合作,以正式授权他们的 AI 声音模型。定价请访问官网获取详细信息。
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。
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。
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。
AI声音、视频和虚拟角色生成平台
gemelo是一个生成式人工智能平台,提供用于合成声音、视频和交互式虚拟角色的API。使用gemelo,您可以生成逼真的人类语音、定制AI虚拟角色,并为您的业务生成出色的音频和视频内容。gemelo的优势在于其高质量的合成声音和视频,并且可以通过训练定制AI角色来实现个性化的客户互动。定价根据使用情况而定,详情请查看官方网站。
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