VISION XL是一个利用潜在扩散模型解决高清视频逆问题的框架。它通过伪批量一致性采样策略和批量一致性反演方法，优化了视频处理的效率和时间，支持多种比例和高分辨率重建。该技术的主要优点包括支持多比例和高分辨率重建、内存和采样时间效率、使用开源潜在扩散模型SDXL。它通过集成SDXL，在各种时空逆问题上实现了最先进的视频重建，包括复杂的帧平均和各种空间退化的组合，如去模糊、超分辨率和修复。
需求人群：
"目标受众为视频处理领域的研究人员和开发者，特别是那些需要处理高清视频逆问题的用户。VISION XL提供了一个高效、高分辨率的视频处理框架，特别适合需要进行视频去模糊、超分辨率和修复等任务的用户。"
使用场景示例：
- 使用VISION XL对运动模糊的视频进行去模糊处理，恢复视频的清晰度。
- 利用VISION XL对低分辨率视频进行超分辨率处理，提升视频的细节和质量。
- 应用VISION XL对损坏的视频帧进行修复，恢复丢失的信息。
产品特色：
- 支持多比例和高分辨率重建：VISION XL能够处理不同比例和高分辨率的视频重建任务。
- 内存和采样时间效率：对于25帧视频，VISION XL只需要13GB显存，且在2.5分钟内完成。
- 开源潜在扩散模型SDXL：使用开源模型，提高了技术的可访问性和社区贡献的可能性。
- 伪批量一致性采样：通过这种策略，VISION XL能够在单个GPU上高效处理高分辨率视频。
- 批量一致性反演：通过反演测量帧并复制它，提供良好的时间一致性初始化，并减少整体采样时间。
- 多步CG优化：在Tweedie去噪批量的像素（解码）空间中进行多步共轭梯度优化，以解决视频逆问题。
- 计划低通滤波：在优化后的视频重新编码到潜在（编码）空间时使用，以保持数据一致性。
使用教程：
1. 访问VISION XL的GitHub页面，了解项目详情和代码。
2. 根据页面提供的指导，安装和配置所需的环境和依赖。
3. 下载并使用提供的开源潜在扩散模型SDXL。
4. 准备需要处理的视频数据，确保视频格式和分辨率符合VISION XL的要求。
5. 运行VISION XL框架，选择相应的视频逆问题处理选项，如去模糊、超分辨率或修复。
6. 根据需要调整参数，如分辨率、帧率等，以获得最佳的处理效果。
7. 观察处理结果，并根据需要进行进一步的优化和调整。
8. 将处理后的视频导出，并在所需的平台上分享或使用。
浏览量：871
最新流量情况
月访问量
10.67k
平均访问时长
00:00:45
每次访问页数
1.35
跳出率
61.30%
流量来源
直接访问
21.75%
自然搜索
19.83%
邮件
0
外链引荐
58.42%
社交媒体
0
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
100.00%
高清视频逆问题求解器，使用潜在扩散模型
VISION XL是一个利用潜在扩散模型解决高清视频逆问题的框架。它通过伪批量一致性采样策略和批量一致性反演方法，优化了视频处理的效率和时间，支持多种比例和高分辨率重建。该技术的主要优点包括支持多比例和高分辨率重建、内存和采样时间效率、使用开源潜在扩散模型SDXL。它通过集成SDXL，在各种时空逆问题上实现了最先进的视频重建，包括复杂的帧平均和各种空间退化的组合，如去模糊、超分辨率和修复。
DiffRhythm 是一种基于潜在扩散模型的端到端全曲生成技术，可在短时间内生成包含人声和伴奏的完整歌曲。
DiffRhythm 是一种创新的音乐生成模型，利用潜在扩散技术实现了快速且高质量的全曲生成。该技术突破了传统音乐生成方法的限制，无需复杂的多阶段架构和繁琐的数据准备，仅需歌词和风格提示即可在短时间内生成长达 4 分 45 秒的完整歌曲。其非自回归结构确保了快速的推理速度，极大地提升了音乐创作的效率和可扩展性。该模型由西北工业大学音频、语音和语言处理小组（ASLP@NPU）和香港中文大学（深圳）大数据研究院共同开发，旨在为音乐创作提供一种简单、高效且富有创造力的解决方案。
一种从2D图像学习3D人体生成的结构化潜在扩散模型。
StructLDM是一个结构化潜在扩散模型，用于从2D图像学习3D人体生成。它能够生成多样化的视角一致的人体，并支持不同级别的可控生成和编辑，如组合生成和局部服装编辑等。该模型在无需服装类型或掩码条件的情况下，实现了服装无关的生成和编辑。项目由南洋理工大学S-Lab的Tao Hu、Fangzhou Hong和Ziwei Liu提出，相关论文发表于ECCV 2024。
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。
AnyDressing 是一种基于潜在扩散模型的可定制多服装虚拟试穿技术。
AnyDressing 是一种创新的虚拟试穿技术，通过潜在扩散模型实现多服装的个性化定制。该技术能够根据用户提供的服装组合和个性化文本提示生成逼真的虚拟试穿图像。其主要优点包括高精度的服装纹理细节处理、与多种插件的兼容性以及强大的场景适应能力。AnyDressing 的背景信息显示，它是由字节跳动和清华大学的研究团队共同开发的，旨在推动虚拟试穿技术的发展。该产品目前处于研究阶段，尚未定价，主要面向学术研究和效果展示。
基于音频条件的潜在扩散模型的唇部同步框架
LatentSync 是由字节跳动开发的一款基于音频条件的潜在扩散模型的唇部同步框架。它能够直接利用 Stable Diffusion 的强大能力，无需任何中间运动表示，即可建模复杂的音视频关联。该框架通过提出的时间表示对齐（TREPA）技术，有效提升了生成视频帧的时间一致性，同时保持了唇部同步的准确性。该技术在视频制作、虚拟主播、动画制作等领域具有重要应用价值，能够显著提高制作效率，降低人工成本，为用户带来更加逼真、自然的视听体验。LatentSync 的开源特性也使其能够被广泛应用于学术研究和工业实践，推动相关技术的发展和创新。
使用AI技术将照片转化为逼真的亲吻视频。
AI Kissing Video Generator是一个利用先进人工智能技术的视频生成平台，可以将用户的照片转换成逼真的亲吻视频。这项技术代表了数字内容创作的未来，能够捕捉特殊时刻，创造浪漫、专业质量的视频。产品的主要优点包括100%由AI驱动、高清质量输出、自定义提示以及易于使用的界面。它适合内容创作者、数字艺术家以及任何希望创造独特、引人入胜的浪漫内容的人。
中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型，一键生成高清视频内容。国内版的Sora
Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
用SD直接生成透明的 PNG 图片
LayerDiffusion 是一种使大规模预训练潜在扩散模型能够生成透明图像的方法。该方法允许生成单个透明图像或多个透明图层。它学习了一种 “潜在透明度”，将 Alpha 通道透明度编码到预训练潜在扩散模型的潜在空间中。通过将添加的透明度调节为潜在偏移，最小程度地改变预训练模型的原始潜在分布，以保留大型扩散模型的生产就绪质量。通过调整潜在空间对其进行微调，可以将任何潜在扩散模型转换为透明图像生成器。我们使用人机协作收集的 100 万个透明图像层对对模型进行训练。我们展示了潜在透明度可以应用于不同的开源图像生成器，或者适应于各种条件控制系统，实现前景 / 背景条件图层生成，联合图层生成，图层内容结构控制等应用。用户研究发现，在大多数情况下（97%），用户更喜欢我们本地生成的透明内容，而不是之前的临时解决方案，比如生成然后抠图。用户还报告说，我们生成的透明图像的质量与 Adobe Stock 等真实商业透明资产相媲美。
SVD 1.1 Image-to-Video 模型生成短视频
Stable Video Diffusion (SVD) 1.1 Image-to-Video 是一个扩散模型，通过将静止图像作为条件帧，生成相应的视频。该模型是一个潜在扩散模型，经过训练，能够从图像生成短视频片段。在分辨率为 1024x576 的情况下，该模型训练生成 25 帧视频，其训练基于相同大小的上下文帧，并从 SVD Image-to-Video [25 frames] 进行了微调。微调时，固定了6FPS和Motion Bucket Id 127的条件，以提高输出的一致性，而无需调整超参数。
© 2025 AIbase 备案号：闽ICP备08105208号-14