视频生成

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...