UltraVideo 与 UltraWAN:首个支持原生 UHD 视频生成的开源数据集与模型随着高质量视频内容需求的快速增长,如电影级超高清(UHD)制作、沉浸式媒体和短视频创作,对文本到视频(T2V)模型的能力提出了更高要求。 然而,现有公开数据集在分辨率、图像质量及字幕细节方面存在明显不...视频模型# UltraVideo# UltraWAN# UltraWanComfy6个月前03530
EdgeTAM:Meta 与南洋理工等联合推出可在手机运行的视频分割模型,比 SAM 2 快 22 倍由 Meta Reality 实验室、南洋理工大学 和 上海人工智能实验室 联合提出的新模型 EdgeTAM 引起了广泛关注。该模型是对 Segment Anything Model 2(SAM 2...视频模型# EdgeTAM# SAM 2# 视频分割模型6个月前02360
Midjourney 正式发布 V1 视频模型:从文本到视频,AI创作迈入新阶段6月18日,Midjourney 宣布正式推出其首款视频生成模型 V1,标志着这家以图像生成闻名的 AI 公司,正式进军视频内容创作领域。 这一更新不仅打通了原有的图文生成生态,还实现了从文本直接生成...视频模型# Midjourney6个月前01110
MiniMax正式发布Hailuo 02:全球首个能生成高复杂度体操动作的视频模型MiniMax宣布推出全新视频生成模型——Hailuo 02,这是目前全球唯一一个能够高质量生成如“体操运动”这类高复杂度场景的AI视频模型。 地址:https://hailuoai.com/crea...视频模型# Hailuo 02# MiniMax6个月前01890
字节跳动提出MAGREF:支持多参考图像和文本提示的高质量视频生成框架近年来,随着扩散模型等深度生成技术的发展,视频生成能力取得了显著进步。然而,在涉及多个参考主体的场景中,如何保证各主体之间的视觉一致性、身份一致性和生成稳定性,依然是一个重大挑战。 为了解决这一问题...视频模型# MAGREF# 字节跳动# 视频生成框架6个月前02240
浙大 & vivo 联合发布 MagicTryOn:首个基于扩散 Transformer 的视频虚拟试衣框架在虚拟试衣技术持续发展的背景下,如何在视频中实现自然、真实、连贯的服装模拟,依然是一个极具挑战性的课题。 浙江大学、vivo 和博维智慧科技的研究团队提出了一种全新的视频虚拟试衣(Video Virt...视频模型# MagicTryOn# Wan2.1# 视频虚拟试衣6个月前03930
LoRA-Edit:首帧引导+掩膜控制,实现高质量视频编辑的新方法在视频生成与编辑领域,如何在保持整体一致性的同时实现灵活可控的局部修改,一直是一个挑战。近日,来自香港中文大学与商汤研究院的研究团队提出了一种新型视频编辑方法——LoRA-Edit,该方法基于掩膜感知...视频模型# LoRA-Edit# 视频编辑6个月前02390
字节跳动发布 LatentSync 1.6:聚焦高分辨率视频生成,解决模糊问题字节跳动发布了其对口型视频生成模型 LatentSync 的新版本 1.6,重点解决了此前版本中生成牙齿和嘴唇区域模糊的问题。 模型:https://huggingface.co/ByteDance...视频模型# LatentSync 1.6# 字节跳动6个月前02760
字节跳动发布Seaweed APT2:专为实时交互式场景设计的流式视频生成模型字节跳动研究团队推出了Seaweed APT2,一款专为实时交互式场景设计的流式视频生成模型。该模型能够在单块H100 GPU上实现每秒24帧、分辨率高达736x416(等效640x480)的不间断视...视频模型# Seaweed APT2# 字节跳动6个月前02220
字节跳动推出视频生成模型 Seedance 1.0,视频生成迈入“电影级”体验字节跳动正式发布了其最新的视频生成模型 Seedance 1.0。该模型已集成在字节旗下 AI 创作平台“即梦”中,并以“视频生成3.0 Pro”版本面向用户开放(需会员权限使用)。目前,每生成一个5...视频模型# Seedance 1.0# 字节跳动# 视频生成模型6个月前02530
用于音频驱动的多人对话视频生成的新框架 MultiTalk:根据多路音频输入和提示生成包含互动的视频,同时确保唇部动作与音频同步中山大学深圳校区、美团和香港科技大学的研究人员推出用于音频驱动的多人对话视频生成的新框架 MultiTalk,该框架能够根据多路音频输入和提示生成包含互动的视频,同时确保唇部动作与音频同步。 项目主页...视频模型# MultiTalk# 多人对话视频生成6个月前01740
新型训练范式Self Forcing:用于自回归视频扩散模型,解决模型在训练和推理时的分布不一致问题Adobe研究和德克萨斯大学奥斯汀分校的研究人员推出新型训练范式Self Forcing ,用于自回归视频扩散模型,旨在解决模型在训练和推理时的分布不一致问题(即暴露偏差问题),从而提高视频生成的...视频模型# Self Forcing# 训练范式6个月前04100