デバイス上Sora
デ
デバイス上sora
紹介 :
デバイス上Soraはオープンソースプロジェクトであり、線形比例ジャンプ(LPL)、時間次元マーキングマージ(TDTM)、動的ロード並列推論(CI-DL)などの技術を用いて、iPhone 15 Proなどのモバイルデバイス上での効率的な動画生成を実現することを目指しています。本プロジェクトはOpen-Soraモデルに基づいて開発されており、テキスト入力に基づいて高画質動画を生成できます。主な利点としては、高効率性、低消費電力、モバイルデバイスへの最適化などが挙げられます。この技術は、短動画作成、広告制作など、モバイルデバイス上で迅速に動画コンテンツを生成する必要があるシナリオに適しています。現在オープンソースとして公開されており、ユーザーは無料で利用できます。
ターゲットユーザー :
本製品は、モバイルデバイス上で迅速に動画コンテンツを生成する必要があるクリエイター、広告主、コンテンツ開発者に向いています。クラウドコンピューティングに依存することなく、高効率で高画質動画を生成できるため、モバイル環境下での迅速な創作が必要なユーザーに特に適しています。
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 : 48.6K
使用シナリオ
クリエイターは、本モデルを使用してモバイルデバイス上で短動画コンテンツを迅速に生成できます。
広告主は、モバイルデバイス上で広告文案に基づいて動画広告を生成できます。
コンテンツ開発者は、本モデルを利用してモバイルアプリケーション向けのダイナミックな動画素材を生成できます。
製品特徴
テキストから動画への生成をサポートし、入力テキストに基づいて高画質動画を生成できます。
モバイルデバイスのパフォーマンスを最適化し、iPhone 15 Proなどのデバイスに対応しています。
線形比例ジャンプ(LPL)技術を採用し、生成効率を向上させています。
時間次元マーキングマージ(TDTM)をサポートし、計算資源の消費を削減します。
動的ロード並列推論(CI-DL)を提供し、実行速度を向上させています。
使用チュートリアル
1. プロジェクトリポジトリをローカルにクローンします。
2. 必要な依存パッケージ(Python 3.10および関連ライブラリなど)をインストールします。
3. モデルをMLPackage形式に変換します(T5、STDiT、VAEをサポート)。
4. Xcodeでプロジェクトを開き、Apple開発者アカウントを設定します。
5. iPhone 15 Pro以降のデバイスでアプリケーションを実行します。
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