材料
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紹介 :
Ingredientsは、最先端のビデオ拡散変換器技術を活用し、特定の個人の写真をビデオ制作に融合させることで、ビデオのカスタマイズを強力に支援する研究プロジェクトです。feizcによって開始され、現在研究段階にあります。より成熟した製品を試用することをお勧めします。主な利点は、複数のIDの写真をビデオに融合できることで、ビデオ制作に個性と革新性をもたらすことです。Apache-2.0ライセンスの下でオープンソース化されており、GitHubで34個のスターを獲得しています。
ターゲットユーザー :
主な対象ユーザーは、特定の写真を導入することでビデオコンテンツをカスタマイズし、よりパーソナライズされたビデオ制作を実現したいと考えているビデオクリエイター、研究者、開発者です。研究者にとって、このプロジェクトはビデオ拡散変換器と複数IDのカスタマイズに関する新しい研究方向を提供します。開発者にとって、オープンソースのコードとモデルは、さらなる開発と独自のプロジェクトへの統合のための基盤を提供します。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 51.3K
使用シナリオ
ビデオクリエイターは、このプロジェクトを使用して特定の人物の写真をビデオに融合させ、ビデオに独自のスタイルとアイデンティティの特徴を追加できます。
研究者は、このプロジェクトのモデルとコードに基づいて、ビデオ拡散変換器のビデオカスタマイズへの応用と最適化をさらに探求できます。
開発者は、このプロジェクトのモデルを独自のビデオ編集ソフトウェアに統合し、ユーザーにパーソナライズされたビデオ制作機能を提供できます。
製品特徴
シンプルなテストスクリプトinfer.pyを提供し、ユーザーが推論テストを容易に行えるようにします。
評価指標コードと評価データを含み、複数IDのカスタマイズタスクの結果比較に使用できます。
プロンプトの質に高い要求があります。生成効果を高めるには、関連するリンクを参照することをお勧めします。
Gradio Web UIによるオンラインデモを提供し、現在サポートされているすべての機能を統合しています。
近日中に、多段階トレーニングスクリプトと複数IDテキスト-ビデオデータセットをリリースし、さらなるトレーニングと研究をサポートします。
使用チュートリアル
1. このプロジェクトのGitHubリポジトリをローカルにクローンします。
2. READMEの環境設定要件に従って、conda環境を作成し、アクティブ化して依存関係をインストールします。
3. モデルの重みファイルをダウンロードし、指定されたパスに配置します。
4. infer.pyスクリプトを使用して、プロンプト、モデルパス、シード値、画像ファイルパスを入力し、推論テストを実行します。
5. 生成されたビデオの結果を確認し、必要に応じてプロンプトやその他の parameters を調整して結果を最適化します。
6. Gradio Web UIを使用してオンラインデモを試行し、プロジェクトでサポートされているすべての機能を体験してください。
7. トレーニングが必要なユーザーは、プロジェクトで多段階トレーニングスクリプトとデータセットがリリースされるのを待って、指示に従ってトレーニングを実行してください。
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