清华大学推出RIFLEx：解决视频扩散模型在生成更长视频时的时空连贯性问题
清华大学的研究人员推出RIFLEx，解决视频扩散模型在生成更长视频时的时空连贯性问题。该方法通过调整位置编码中的内在频率，有效抑制重复内容的生成，同时保持运动一致性，无需额外训练或修改模型。 项目主页...
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创新框架UniAnimate：用于生成高质量、时间连贯的人类图像动画视频
华中科技大学、 阿里巴巴和中国科学技术大学的研究人员推出创新框架UniAnimate，它专门用于生成高质量、时间连贯的人类图像动画视频。UniAnimate通过结合统一的视频扩散模型、统一的噪声输入和...
新型视频扩散模型StreamV2V：实现实时的视频到视频转换
德克萨斯大学奥斯汀分校和加州大学伯克利分校的研究人员推出新型视频扩散模型StreamV2V，它能够实现实时的视频到视频（Video-to-Video，简称V2V）翻译。这项技术允许用户通过提示（pro...
