CausVid
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Causvid
紹介 :
CausVidは、事前学習済みの双方向拡散変換器を因果変換器に適合させることで、リアルタイムでのビデオフレーム生成を実現する、最先端のビデオ生成モデルです。この技術の重要性は、ビデオ生成の遅延を大幅に削減し、単一のGPU上でインタラクティブなフレームレート(9.4FPS)でビデオ生成をストリーミング可能にする点にあります。CausVidモデルは、テキストからビデオへの生成、およびゼロショットでの画像からビデオへの生成をサポートし、ビデオ生成技術の新たな高みを示しています。
ターゲットユーザー :
CausVidのターゲットユーザーは、ビデオ制作者、VFXアーティスト、ゲーム開発者、そして迅速なビデオコンテンツ生成を必要とするあらゆる専門家です。CausVidは高品質なビデオを高速で生成できるため、リアルタイムのフィードバックと反復処理が必要なビデオクリエーターや、限られた時間とリソースでビデオコンテンツを迅速に制作する必要があるチームに特に適しています。
総訪問数: 4.2K
最も高い割合の地域: US(100.00%)
ウェブサイト閲覧数 : 59.9K
使用シナリオ
雪だるまが溶ける様子を描写したダイナミックなビデオを生成する。
テキストプロンプトから5秒間の短いビデオを生成し、紙飛行機が白鳥に変わる様子を表現する。
ゼロショット画像からビデオへの生成。静止画にあるレトロフューチャー風のロボットを動的なビデオに変換する。
製品特徴
- 高速ストリーミングビデオ生成:単一のGPU上で、9.4FPSの速度で高品質ビデオを生成できます。
- 因果変換器:事前学習済みの双方向拡散モデルを因果モデルに適合させ、リアルタイムのフレーム生成を実現します。
- 分布整合蒸留(DMD):50ステップの拡散モデルを4ステップジェネレーターに蒸留し、遅延をさらに削減します。
- 学生初期化スキーム:教師のODE軌跡に基づいて因果学生モデルを初期化し、後続の蒸留トレーニングを安定させます。
- 非対称蒸留戦略:双方向教師モデルを使用して因果学生ジェネレーターをトレーニングし、自己回帰生成におけるエラーの累積を効果的に削減します。
- 長時間ビデオ合成のサポート:短編ビデオでトレーニングされていても、長時間ビデオの合成を実現できます。
- ビデオからビデオへのストリーミング変換、画像からビデオ、および動的プロンプトのゼロショット方式をサポートします。
使用チュートリアル
1. CausVidの公式サイトにアクセスし、モデルの基本情報を理解します。
2. 生成するビデオコンテンツに応じて、適切なテキストプロンプトまたは画像を用意します。
3. CausVidが提供するインターフェースまたはツールを使用して、テキストプロンプトを入力するか、画像をアップロードします。
4. ビデオの長さ、フレームレートなどのビデオ生成パラメーターを選択します。
5. 生成ボタンをクリックし、モデルが処理してビデオを生成するのを待ちます。
6. 生成されたビデオコンテンツをダウンロードするか、ウェブページで直接プレビューします。
7. 必要に応じて、生成されたビデオを後処理および調整して、最終的な目的の効果を実現します。
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