视频生成

北京航空航天大学和爱诗科技的研究人员推出新型视频生成方法TrackGo，它能够根据用户的输入精确控制视频中对象的运动。这项技术允许用户通过自由形式的遮罩（masks）和箭头来指定目标对象或部分，以及它...

阿里巴巴推出新型视频生成框架Tora，它基于DiT（Diffusion Transformer）框架构建，专门用于生成受轨迹指导的视频内容。简而言之，Tora能够根据文本、图像、轨迹或这些元素的组合来...

腾讯和上海交通大学的研究人员推出高质量人类动作视频生成框架MimicMotion，依据任意运动指令生成高质感、任意长度的视频内容。简单来说，MimicMotion是一个可以制作出逼真人类动作视频的智能...

Snap、阿卜杜拉国王科技大学和特伦托大学的研究人员推出新型视频生成模型Hierarchical Patch Diffusion Models（HPDM，分层补丁扩散模型），这个模型专门设计用于高分辨...

中国科学技术大学、上海交通大学、香港中文大学和上海人工智能实验室的研究人员推出无需预先训练框架MotionClone，它能够实现一种无需训练的运动克隆，用于可控的视频生成。简单来说，这项技术可以让一个...

中国科学技术大学和字节跳动的研究人员推出新型视频生成技术CamTrol，这是一种无需训练的、强大的解决方案，可以为现有的视频扩散模型增添摄像机运动操控功能。简单来说，就是可以在不经过额外训练的情况下...

斯坦福大学和香港中文大学的研究人员推出新型视频生成技术“协作视频扩散”（Collaborative Video Diffusion，简称CVD），这项技术的核心目标是能够生成从多个不同摄像机轨迹视角下...

来自南开大学和字节跳动的研究人员推出一种新的图像和视频生成框架StoryDiffusion，这项技术的核心在于它能够生成一系列内容一致的图像和视频，这对于讲述一个故事或者展示一个连贯的场景来说非常重要...

来自马克斯·普朗克智能系统研究所、Adob​​e和加州大学圣地亚哥分校的研究团队推出新型视频生成方法Time Reversal Fusion（时间反转融合，简称TRF），它能够控制视频内容在给定的起始...

来自快手、浙江大学和新加坡国立大学的研究团队推出DragAnything，它是一种用于视频生成和控制的方法，它利用实体表示法来实现对视频生成中任意对象的运动控制。 项目主页 GitHub 论文 例如...

来自清华和极佳科技的研究人员联手推出了全新的视频生成通用世界模型WorldDreamer。它可以完成自然场景和自动驾驶场景多种视频生成任务，例如文生视频、图生视频、视频编辑、动作序列生视频等。 项目主...

来自腾讯人工智能实验室、南洋理工大学、香港科技大学的研究人员提出了一种利用预训练的视频扩散模型生成高质量长视频的方法FreeNoise，它能够使模型在生成更长时间视频时保持内容的一致性，无需对模型进行...