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...

字节跳动 AI 实验室发布了一项令人眼前一亮的视频生成技术 —— ATI（Any Trajectory Instruction），它让普通人也能通过“画轨迹”的方式，精准控制视频中物体的运动、镜头的移...

南洋理工大学和上海人工智能实验室的研究人员推出视频生成框架RepVideo，旨在通过重新思考跨层表示来提高文本到视频（Text-to-Video, T2V）扩散模型的性能。该框架通过积累邻近层的特征来...

近年来，人像动画生成模型在图像和视频领域取得了显著进展，但它们在身份一致性（ID一致性）方面仍然面临挑战。传统的扩散模型虽然能够生成高质量的视频，但在长时间序列中保持人物的身份特征（如面部表情、发型等...

韩国科学技术研究院推出新型框架VideoGuide，它能够改善视频生成模型在时间连续性方面的性能，同时保持甚至提高生成视频的图像质量。这就意味着，使用VideoGuide，可以让现有的视频生成模型在不...

浙江大学和阿里巴巴的研究人员推出新型视频生成框架MovieDreamer，专门用于制作长篇视频内容，比如电影。与传统的短时视频生成技术不同，MovieDreamer能够处理复杂的叙事结构和情节发展，同...

阿里推出新型视频生成框架I4VGen，这是一个无需训练（training-free）且即插即用（plug-and-play）的视频扩散推理框架，它通过强化图像技术来提升文本到视频（text-to-vi...