将图像和文本转换成短视频的AI驱动平台
img2video是一个利用先进AI技术将静态图像和文本转换成短视频的平台,特别适合社交媒体内容创作。它通过简化视频创作流程,使得用户能够轻松创建引人注目的视频内容,提升内容的吸引力和传播力。该产品背景信息显示,它适用于多种视频创作场景,如产品展示、舞蹈视频、旧照片动画等,并且提供了多种视频生成选项,满足不同用户的需求。价格方面,虽然页面上没有明确说明,但提到了'定价'页面,可能意味着有付费服务。
通用角色图像动画框架,支持多种角色类型动画生成。
Animate-X是一个基于LDM的通用动画框架,用于各种角色类型(统称为X),包括人物拟态角色。该框架通过引入姿势指示器来增强运动表示,可以更全面地从驱动视频中捕获运动模式。Animate-X的主要优点包括对运动的深入建模,能够理解驱动视频的运动模式,并将其灵活地应用到目标角色上。此外,Animate-X还引入了一个新的Animated Anthropomorphic Benchmark (A2Bench) 来评估其在通用和广泛适用的动画图像上的性能。
2.5D视差效果视频制作工具
DepthFlow是一个高度可定制的视差着色器,用于动画化您的图像。它是一个免费且开源的ImmersityAI替代品,能够将图像转换成具有2.5D视差效果的视频。该工具拥有快速的渲染能力,支持多种后处理效果,如晕影、景深、镜头畸变等。它支持多种参数调整,能够创建灵活的运动效果,并且内置了多种预设动画。此外,它还支持视频编码导出,包括H264、HEVC、AV1等格式,并且提供了无需水印的用户体验。
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。
基于扩散模型的肖像图像动画技术
Hallo是一个由复旦大学开发的肖像图像动画技术,它利用扩散模型生成逼真且动态的肖像动画。与传统依赖参数模型的中间面部表示不同,Hallo采用端到端的扩散范式,并引入了一个分层的音频驱动视觉合成模块,以增强音频输入和视觉输出之间的对齐精度,包括嘴唇、表情和姿态运动。该技术提供了对表情和姿态多样性的自适应控制,能够更有效地实现个性化定制,适用于不同身份的人。
基于视频扩散先验为开放域图像添加动画的工具
DynamiCrafter是一款由Jinbo Xing、Menghan Xia等人开发的图像动画工具。通过利用预训练的视频扩散先验,DynamiCrafter可以基于文本提示为开放域的静止图像添加动画效果。该工具支持高分辨率模型,提供更好的动态效果、更高的分辨率和更强的一致性。DynamiCrafter主要用于故事视频生成、循环视频生成和生成帧插值等场景。
零样本图像动画生成器
AnimateZero是一款零样本图像动画生成器,通过分离外观和运动生成视频,解决了黑盒、低效、不可控等问题。它可以通过零样本修改将预训练的T2V模型转换为I2V模型,从而实现零样本图像动画生成。AnimateZero还可以用于视频编辑、帧插值、循环视频生成和真实图像动画等场景,具有较高的主观质量和匹配度。
Temporally Consistent Human Image Animation
MagicAnimate 是一款使用扩散模型实现的时域一致的人体图像动画工具。它可以通过对人体图像进行扩散模型的运算,实现高质量、自然流畅的人体动画效果。MagicAnimate 具有高度的可控性和灵活性,可以通过微调参数来实现不同的动画效果。它适用于人体动画创作、虚拟角色设计等领域。
生成逼真、唇同步的说唱视频
VividTalk是一种一次性音频驱动的头像生成技术,基于3D混合先验。它能够生成具有表情丰富、自然头部姿态和唇同步的逼真说唱视频。该技术采用了两阶段通用框架,支持生成具有上述所有特性的高视觉质量的说唱视频。具体来说,在第一阶段,通过学习两种运动(非刚性表情运动和刚性头部运动),将音频映射到网格。对于表情运动,采用混合形状和顶点作为中间表示,以最大化模型的表征能力。对于自然头部运动,提出了一种新颖的可学习头部姿势码本,并采用两阶段训练机制。在第二阶段,提出了一个双分支运动VAE和一个生成器,将网格转换为密集运动,并逐帧合成高质量视频。大量实验证明,VividTalk能够生成具有唇同步和逼真增强的高视觉质量说唱视频,且在客观和主观比较中优于以往的最先进作品。该技术的代码将在发表后公开发布。
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