

Animatelcm
简介 :
AnimateLCM是一个使用深度学习生成动画视频的模型。它可以仅使用极少的采样步骤就生成高保真的动画视频。与直接在原始视频数据集上进行一致性学习不同,AnimateLCM采用了解耦的一致性学习策略,将图像生成先验知识和运动生成先验知识的萃取进行解耦,从而提高了训练效率并增强了生成的视觉质量。此外,AnimateLCM还可以与Stable Diffusion社区的插件模块配合使用,实现各种可控生成功能。AnimateLCM已经在基于图像的视频生成和基于布局的视频生成中验证了其性能。
需求人群 :
["动画视频生成","可控生成","少样本视频生成"]
使用场景
使用文字描述生成动漫人物打篮球动画
根据风景图片生成第一人称游览动画
输入楼宇平面图生成逼真建筑内部走动动画
产品特色
使用极少采样步骤生成高保真动画视频
采用解耦一致性学习策略
可与Stable Diffusion插件模块配合实现各种控制
支持基于文本、图像、布局的视频生成
精选AI产品推荐

Sora
Sora是一个基于大规模训练的文本控制视频生成扩散模型。它能够生成长达1分钟的高清视频,涵盖广泛的视觉数据类型和分辨率。Sora通过在视频和图像的压缩潜在空间中训练,将其分解为时空位置补丁,实现了可扩展的视频生成。Sora还展现出一些模拟物理世界和数字世界的能力,如三维一致性和交互,揭示了继续扩大视频生成模型规模来发展高能力模拟器的前景。
AI视频生成
17.2M

Animate Anyone
Animate Anyone旨在通过驱动信号从静态图像生成角色视频。我们利用扩散模型的力量,提出了一个专为角色动画量身定制的新框架。为了保持参考图像中复杂外观特征的一致性,我们设计了ReferenceNet来通过空间注意力合并详细特征。为了确保可控性和连续性,我们引入了一个高效的姿势指导器来指导角色的动作,并采用了一种有效的时间建模方法,以确保视频帧之间的平滑跨帧过渡。通过扩展训练数据,我们的方法可以为任意角色制作动画,与其他图像到视频方法相比,在角色动画方面取得了出色的结果。此外,我们在时尚视频和人类舞蹈合成的基准上评估了我们的方法,取得了最先进的结果。
AI视频生成
11.8M