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一句话介绍:强大的视频生成模型
Video GPT是一个基于人工智能的视频生成模型，它可以根据用户的输入生成各种类型的视频。它具有高度的灵活性和创造力，可以生成真实和逼真的视频内容。Video GPT的优势在于其强大的语言理解和视频生成能力，用户可以通过简单的文本输入，快速生成符合需求的视频。Video GPT的定价根据使用情况而定，提供灵活的付费方案。
AI驱动的广告创意平台
IMGPT是一款AI驱动的广告创意平台，通过生成逼真的图像和艺术作品来提升广告转化率。易于使用且注重隐私，是现代营销需求的理想选择。平台提供自动生成定制化广告创意、文案生成、品牌分析、自动尺寸调整等功能。详细定价请访问官方网站。
将您的想法转化为视频
Assistive Video是一款生成视频平台，通过简单地输入您想要看到的内容，将您的想法转化为视频。您还可以上传照片并观看其栩栩如生。Assistive Video目前处于α测试阶段。每次文本转视频生成需要两个积分，图像转视频生成需要一个积分。一旦您用完了每月的计划积分，您可以进行额外的一次性交易购买更多积分。
AI驱动的图像生成工具
ProAI图像生成器是一款采用人工智能技术的先进工具，可以生成令人惊叹和专业的图像。它通过强大的AI算法和深度学习模型，可以快速生成高质量的图像，帮助用户在设计、创意、广告等领域提升创作效率和质量。ProAI图像生成器的功能强大，价格实惠，定位于广大设计师、创作者、营销人员等需要高质量图像的群体。
无限广告创意生成工具
Pencil是一款用于电子商务的无限广告创意生成工具，帮助品牌和机构快速测试无限创意并赢得更多客户。它使用人工智能生成静态和视频广告创意，提供预测功能和实时编辑体验，同时提供对广告效果、竞争对手的对比分析以及广告行业趋势等深入洞察。
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。
高级人工智能内容创作工具
Genbler是一个革命性的人工智能生成平台，专为个性化视觉营销和广告而设计。它利用尖端的人工智能技术提升业务，推动创新和效率，通过创造独特、迷人的体验，让个人沉浸在品牌中，促进转化为忠实客户。Genbler解决了消费者被营销信息淹没的问题，通过提供沉浸式体验，增强广告和购物体验的吸引力。
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。
视频生成评估基准测试
Movie Gen Bench是由Facebook Research发布的视频生成评估基准测试，旨在为未来在视频生成领域的研究提供公平且易于比较的标准。该基准测试包括Movie Gen Video Bench和Movie Gen Audio Bench两个部分，分别针对视频内容生成和音频生成进行评估。Movie Gen Bench的发布，对于推动视频生成技术的发展和评估具有重要意义，它能够帮助研究人员和开发者更好地理解和改进视频生成模型的性能。
重新定义视频创作
Hailuo AI Video Generator 是一款利用人工智能技术，根据文本提示自动生成视频内容的工具。它通过深度学习算法，将用户的文字描述转化为视觉图像，极大地简化了视频制作流程，提高了创作效率。该产品适用于需要快速生成视频内容的个人和企业，特别是在广告、社交媒体内容制作和电影预览等领域。
数字人模型，支持生成普通话视频
JoyHallo是一个数字人模型，专为普通话视频生成而设计。它通过收集来自京东健康国际有限公司员工的29小时普通话视频，创建了jdh-Hallo数据集。该数据集覆盖了不同年龄和说话风格，包括对话和专业医疗话题。JoyHallo模型采用中国wav2vec2模型进行音频特征嵌入，并提出了一种半解耦结构来捕捉唇部、表情和姿态特征之间的相互关系，提高了信息利用效率，并加快了推理速度14.3%。此外，JoyHallo在生成英语视频方面也表现出色，展现了卓越的跨语言生成能力。
谷歌旗下领先的人工智能研究公司
Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司，专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名，其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题，推动科学和医学的进步。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
文本到视频生成的创新模型，实现姿势引导的动画制作。
Follow-Your-Pose是一个文本到视频生成的模型，它利用姿势信息和文本描述来生成可编辑、可控制姿势的角色视频。这项技术在数字人物创作领域具有重要应用价值，解决了缺乏综合数据集和视频生成先验模型的限制。通过两阶段训练方案，结合预训练的文本到图像模型，实现了姿势可控的视频生成。
实时视频生成与增强工具
KREA Video 是一款在线视频生成和增强工具，它利用先进的人工智能技术，为用户提供实时视频生成和编辑功能。它允许用户上传图片或文本提示，生成具有动画效果的视频，并且可以调整视频的时长和关键帧。KREA Video 的主要优点是操作简便，用户界面友好，能够快速生成高质量的视频内容，适用于内容创作者、广告制作者和视频编辑专业人士。
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一款面向高质量长视频生成的实验性框架，具有扩展序列长度和增强动态特性。
Mira（Mini-Sora）是一个实验性的项目，旨在探索高质量、长时视频生成领域，特别是在模仿Sora风格的视频生成方面。它在现有文本到视频（T2V）生成框架的基础上，通过以下几个关键方面实现突破：扩展序列长度、增强动态特性以及保持3D一致性。目前，Mira项目处于实验阶段，与Sora等更高级的视频生成技术相比，仍有提升空间。
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零样本身份保持人类视频生成技术
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
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