# ビデオ処理

Unwatermark AIは、AI技術に基づく先進的な透かし除去ツールです。画像や動画の透かしをすばやく除去することが可能です。主な特徴には、自動透かし検出と定位、高品質保証、高速処理、マルチデバイス対応などがあります。本製品は無料の透かし除去サービスを提供することを目指しています。

Memvid は革命的なAIメモリ管理ソリューションであり、テキストデータをビデオにエンコードすることで、何百万ものテキストブロックに対する高速なセmanticサーチを可能にします。従来のベクトルデータベースよりも効率的で、データ量が小さく、データベースがない場合でも情報を迅速にアクセスできます。本製品の価格は無料で、知識管理や情報検索の効率を高めることを目的としています。

KeySyncは高解像度ビデオ向けの無損失リップシンクフレームワークです。従来のリップシンク技術で問題視されている時間一貫性の問題を解決し、表情漏れや顔面被覆を巧妙に処理します。KeySyncの優れた点は、唇再構築とクロスシンクに関する先進的な成果であり、自動吹き替えなどの実アプリケーションに適応しています。

Deeptrainは、ビデオ処理に特化したプラットフォームであり、ビデオコンテンツを言語モデルやAIエージェントにシームレスに統合することを目指しています。強力なビデオ処理技術により、ユーザーはテキストや画像と同様に、ビデオコンテンツを簡単に活用できます。GPT-4o、Geminiなど200種類以上の言語モデルに対応しており、多言語ビデオ処理をサポートしています。Deeptrainは開発サポートを無料で提供しており、費用が発生するのは本番環境での利用時のみです。そのため、AIアプリケーション開発の理想的な選択肢となります。主な利点としては、強力なビデオ処理能力、多言語サポート、主要な言語モデルとのシームレスな統合が挙げられます。

StereoCrafterは、基礎モデルを事前情報として利用し、深度推定と立体ビデオ修復技術によって2Dビデオを没入型立体3Dビデオに変換する革新的なフレームワークです。この技術は従来の方法の限界を突破し、表示デバイスに必要な高忠実度な生成性能を向上させます。StereoCrafterの主な利点には、様々な長さや解像度のビデオ入力に対応できること、自己回帰戦略とブロック処理によってビデオ処理を最適化できることなどが挙げられます。さらに、大規模で高品質なデータセットを再構築するための複雑なデータ処理プロセスを開発し、トレーニングプロセスをサポートしています。このフレームワークは、Apple Vision Proや3Dディスプレイなどの3Dデバイス向けに没入型コンテンツを作成するための現実的なソリューションを提供し、デジタルメディアの体験方法を変える可能性を秘めています。

VidTokは、マイクロソフトがオープンソースで公開している、一連の先進的なビデオ分割器です。連続分割と離散分割の両方において優れた性能を発揮します。アーキテクチャの効率性、量子化技術、トレーニング戦略において顕著なイノベーションを達成し、効率的なビデオ処理能力を提供しており、複数のビデオ品質評価指標において従来のモデルを上回っています。VidTokの開発は、ビデオ処理と圧縮技術の発展を促進することを目的としており、ビデオコンテンツの効率的な伝送と保存に大きな意味を持ちます。

MMAudioは、高品質なビデオ音声合成を目指した、多様なモーダルを統合した学習技術です。ビデオとテキストの入力に基づき、同期音声の生成が可能で、映画制作、ゲーム開発など様々な用途に適用できます。音声生成の効率と品質を向上させることにより、音声合成を必要とするクリエイターや開発者にとって重要なツールとなります。

VISION XLは、潜在拡散モデルを利用して高解像度ビデオの逆問題を解決するフレームワークです。擬似バッチ整合サンプリング戦略とバッチ整合反転手法により、ビデオ処理の効率と時間を最適化し、様々な解像度と高解像度復元をサポートします。主な利点としては、多様な解像度と高解像度復元への対応、メモリとサンプリング時間の効率性、オープンソースの潜在拡散モデルSDXLの使用が挙げられます。SDXLを統合することで、複雑なフレーム平均や、ぼけ除去、超解像、修復などの様々な空間劣化の組み合わせを含む、様々な時空間逆問題において最先端のビデオ復元を実現しています。

Wav2Lipは、深層学習技術を用いて、ビデオ中の人物の唇の動きを任意の目標音声と高精度に同期させることを目指したオープンソースプロジェクトです。本プロジェクトは、完全なトレーニングコード、推論コード、および事前学習済みモデルを提供しており、CGI顔や合成音声を含む、あらゆる人物、音声、言語をサポートしています。Wav2Lipの基盤技術は、ACM Multimedia 2020で発表された論文『A Lip Sync Expert Is All You Need for Speech to Lip Generation In the Wild』に基づいています。プロジェクトは、インタラクティブなデモとGoogle Colabノートブックも提供しており、ユーザーは簡単に使用を開始できます。さらに、新規かつ信頼性の高い評価基準と指標、論文におけるそれらの算出方法についても提供しています。

KEEPはカルマンフィルタリング原理に基づいたビデオ顔超解像度フレームワークです。時間的安定した顔の事前情報を特徴伝搬によって維持することを目指しています。以前の復元フレームの情報を融合することで、現在のフレームの復元プロセスを導き、調整し、ビデオフレームにおける一貫した顔の詳細を効果的に捉えます。

Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)は、Meta社が開発した次世代モデルであり、ビデオおよび画像におけるリアルタイムでプロンプト可能なオブジェクトセグメンテーションに使用されます。最先端の性能を実現しており、ゼロショット汎化をサポートします。つまり、事前に見たことのない視覚コンテンツにも、カスタマイズされた適応なしで適用できます。SAM 2はオープンサイエンスのアプローチに従って公開され、コードとモデルウェイトはApache 2.0ライセンスで、SA-VデータセットはCC BY 4.0ライセンスで共有されています。

AI技術を採用したオンライン字幕生成ツールです。ブラウザからビデオファイルをアップロードし、字幕生成とビデオレンダリングをローカルデバイス上で実行します。データはサーバーに送信されないため、ユーザーデータのプライバシーとセキュリティが確保されます。

ComfyUI ProPainterノードは、ProPainterフレームワークに基づいたビデオ修復プラグインです。フロー伝播と時空間変換器を利用して高度なビデオフレーム編集を実現し、シームレスな修復タスクに最適です。ユーザーフレンドリーなインターフェースと強力な機能を備え、ビデオ修復プロセスを簡素化します。

ActAnywhereは、前景の主体動作や外観と一致するビデオ背景を自動生成するモデルです。このタスクは、前景の主体動作や外観と一致するだけでなく、アーティストの意図にも沿った背景を合成することを含みます。ActAnywhereは大規模ビデオ拡散モデルを活用し、このタスク向けに特化して開発されました。ActAnywhereは、前景の主体セグメンテーションのシーケンスを入力として、必要なシーンを記述する画像を条件として、条件フレームと整合性のある連続ビデオを生成し、現実的な前景と背景の相互作用を実現します。このモデルは大規模な人とコンピューターのインタラクションビデオデータセットでトレーニングされています。多くの評価により、このモデルは基準モデルよりも明らかに優れた性能を示し、人間以外の主体を含む様々な分布サンプルに対して汎化できることが示されています。

HyFluidは、疎な多視点ビデオから流体の密度場と速度場を推定するニューラルな手法です。既存のニューロダイナミクス再構成手法とは異なり、HyFluidは密度を正確に推定し、基礎となる速度を明らかにすることで、流体速度の固有の視覚的な曖昧さを克服します。本手法は、物理に基づいた損失関数を導入することで、物理的に妥当な速度場を推定し、同時に流体速度の乱流性を処理します。また、大部分の非回転エネルギーを捉える基礎的なニューラル速度場と、残りの乱流速度をシミュレートする渦粒子速度を含む、混合ニューラル速度表現を設計しています。この手法は、流体再シミュレーションや編集、未来予測、ニューロダイナミックシーン合成など、3次元非圧縮性流体に関する様々な学習や再構成アプリケーションに適用できます。

Video-LLaVAは、先行投影アライメントによって学習された、統合視覚表現を学習するためのモデルです。ビデオと画像表現をアライメントすることで、より高度な視覚理解を実現します。このモデルは、効率的な学習と推論速度を備えており、ビデオ処理や視覚タスクに適しています。

StartPは、AIモデルの迅速な展開と統合を可能にするウェブサイトテンプレートです。AI技術を統合することで、アプリケーションをスマートアプリケーションに変換したり、全く新しいAIアプリケーションを構築したりできます。StartPは、ドキュメント、音声、ビデオ、ウェブサイトなど様々なシナリオに対応したAPIを提供しており、使いやすく、効果も抜群です。柔軟な価格設定と生涯にわたる更新サポートも提供しています。