

Dynamic Typography
简介 :
Dynamic Typography是一个自动化的文本动画方案,它结合了语义传达和动态运动两个挑战性任务。该技术利用矢量图形表示和端到端的优化框架,通过神经位移场将字母转换为基础形状,并应用每帧运动,以增强与预期文本概念的一致性。通过形状保持技术和感知损失正则化,在动画过程中保持可读性和结构完整性。我们的方法在各种文本到视频的模型中展示了通用性,并突出了我们端到端方法的优越性,该方法可能包括单独的任务。通过定量和定性评估,我们证明了我们的框架在生成连贯的文本动画方面的有效性,这些动画忠实地解释了用户提示,同时保持了可读性。
需求人群 :
适用于需要将文字以动态形式表现的各种场景,如广告、演示、教育视频等。
使用场景
浪漫:一对情侣手牵手行走,女孩跟随男孩
激情:两个人互相亲吻,其中一人用手托着对方的下巴
火焰:两名士兵开枪,一个站立一个蹲下
骆驼:一只骆驼稳步穿越沙漠
产品特色
将静态文字转换为动态体验
根据用户提示注入生动的运动
使用矢量图形和端到端优化框架
保持动画过程中的可读性和结构完整性
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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