

Tora
簡介 :
Tora是一種基於擴散變換器(DiT)的視頻生成模型,它通過集成文本、視覺和軌跡條件,實現了對視頻內容動態的精確控制。Tora的設計充分利用了DiT的可擴展性,允許在不同的持續時間、縱橫比和分辨率下生成高質量的視頻內容。該模型在運動保真度和物理世界運動模擬方面表現出色,為視頻內容創作提供了新的可能性。
需求人群 :
Tora的目標受眾主要是視頻內容創作者、動畫師和視覺效果專家,他們需要一個能夠精確控制視頻動態和運動的技術。Tora提供了一種創新的方式來生成高質量的視頻內容,特別適合需要高度定製化動態效果的複雜項目。
使用場景
生成具有特定軌跡的自然景觀視頻,如飄動的玫瑰與雪山背景。
創建具有流暢動態的虛擬場景,例如水下飛翔的海鷗和五彩斑斕的珊瑚礁。
製作具有精確運動控制的商業廣告,例如在沙漠中上升的紅色氦氣球。
產品特色
軌跡提取器(TE):將任意軌跡編碼為具有層次性的時間空間運動補丁。
空間-時間擴散變換器:結合3D視頻壓縮網絡,有效保存連續幀之間的運動信息。
運動引導融合器(MGF):使用自適應歸一化層將多級運動條件無縫注入DiT塊中。
高運動保真度:精確控制視頻內容的動態,生成與物理世界運動相一致的視頻。
多分辨率支持:能夠生成不同分辨率的高質量視頻。
長時視頻生成:支持生成具有延長持續時間的視頻內容。
可擴展性:與DiT的可擴展性相匹配,適用於不同視頻生成需求。
物理世界運動模擬:精確模擬現實世界中的運動和動力學。
使用教程
步驟1:確定視頻內容的軌跡和動態要求。
步驟2:使用Tora的軌跡提取器(TE)將軌跡編碼為時間空間運動補丁。
步驟3:通過空間-時間擴散變換器生成視頻的初始草圖。
步驟4:利用運動引導融合器(MGF)將運動條件注入到DiT塊中。
步驟5:調整和優化生成的視頻,確保運動的準確性和自然性。
步驟6:輸出最終的視頻內容,滿足特定的質量和動態需求。
精選AI產品推薦

Sora
Sora是一個基於大規模訓練的文本控制視頻生成擴散模型。它能夠生成長達1分鐘的高清視頻,涵蓋廣泛的視覺數據類型和分辨率。Sora通過在視頻和圖像的壓縮潛在空間中訓練,將其分解為時空位置補丁,實現了可擴展的視頻生成。Sora還展現出一些模擬物理世界和數字世界的能力,如三維一致性和交互,揭示了繼續擴大視頻生成模型規模來發展高能力模擬器的前景。
AI視頻生成
17.2M

Animate Anyone
Animate Anyone旨在通過驅動信號從靜態圖像生成角色視頻。我們利用擴散模型的力量,提出了一個專為角色動畫量身定製的新框架。為了保持參考圖像中複雜外觀特徵的一致性,我們設計了ReferenceNet來通過空間注意力合併詳細特徵。為了確保可控性和連續性,我們引入了一個高效的姿勢指導器來指導角色的動作,並採用了一種有效的時間建模方法,以確保視頻幀之間的平滑跨幀過渡。通過擴展訓練數據,我們的方法可以為任意角色製作動畫,與其他圖像到視頻方法相比,在角色動畫方面取得了出色的結果。此外,我們在時尚視頻和人類舞蹈合成的基準上評估了我們的方法,取得了最先進的結果。
AI視頻生成
11.8M