腾讯和香港中文大学发布文字生成视频AI模型DynamiCrafter

news2024/12/25 12:45:25
前言

在数字化时代,视觉内容的创造和动态化已成为创意表达和信息传递的重要工具。最近由香港中文大学、腾讯AI Lab联合研发的视频AI模型DynamiCrafter,这一模型能够将静态图像转化为逼真的动态视频,开创了文本到视频生成技术的新纪元。

  • Huggingface模型下载:https://huggingface.co/Doubiiu

  • AI快站模型免费加速下载:https://aifasthub.com/models/Doubiiu

动态化静态图像的长期挑战

长久以来,将静态图像转化为动态视频在计算机视觉领域一直是一个技术难题。传统方法如物理模拟或基于特定参考的技术,虽然在模拟自然场景的随机动态(如云和流体)或特定领域的运动(如人体动作)方面取得了一定进展,但在广泛的视觉内容上的应用受到了限制。

DynamiCrafter的创新与优势

DynamiCrafter模型的推出,突破了这一限制,为开放领域图像的动态化提供了全新的解决方案。通过利用文本到视频扩散模型的运动先验,DynamiCrafter可以根据用户提供的文本提示,将几乎任何类型的静态图像转换成动态内容,极大地拓宽了AI视频生成的应用范围。

这一模型的关键创新在于其双流图像注入机制,包括文本对齐的上下文表示和视觉细节指导。该机制确保了生成的动态内容既逻辑自然又与原图像高度一致,相较于现有方法,展示了显著的优势。DynaCrafter流程:在训练过程中,通过提出的双流图像注入机制随机选择一帧视频作为去噪过程的图像条件,以继承视觉细节并以上下文感知的方式消化输入图像。在推理过程中,模型可以从输入静态图像的噪声条件下生成动画剪辑。

应用前景

DynamiCrafter的开发不仅标志着文本驱动的图像动态化研究的进步,更为电子商务、广告制作、娱乐及教育等领域的内容创作提供了强大的新工具。它使得用户能够轻松创造出富有创意的动态视频内容,无需依赖于复杂的动画制作过程。DynamiCrafter支持以静态图像作为条件,使用文本提示作为动作引导生成约2秒的短视频,包含分辨率为576x1024的16帧画面,让我们看一些官方示例。

开放源代码和未来展望

作为一个开源模型,DynamiCrafter的发布促进了技术的共享和创新。展望未来,随着模型的进一步完善和应用的深入,DynamiCrafter预计将在AI辅助的视觉内容创造领域扮演越来越重要的角色,开启视觉内容生产的新篇章。

模型下载

Huggingface模型下载

https://huggingface.co/Doubiiu

AI快站模型免费加速下载

https://aifasthub.com/models/Doubiiu

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1532871.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Nexus介绍

1.什么是Nexus Nexus是一个强大的仓库管理器,主要用于搭建和管理公司内部的软件构件仓库。 以下是一些关于Nexus的重要信息: 功能:Nexus可以作为Maven、NuGet、npm等工具的仓库服务器,允许用户在本地网络中共享和管理依赖项和构…

计算机三级——网络技术(综合题第二题)

路由器工作模式 用户模式 当通过Console或Telnet方式登录到路由器时,只要输入的密码正确,路由器就直接进入了用户模式。在该模式下,系统提示符为一个尖括号(>)。如果用户以前为路由器输入过名称,则该名称将会显示在尖指号的前…

目标检测——YOLOX算法解读

论文:YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021(2021.7.18) 作者:Zheng Ge, Songtao Liu, Feng Wang, Zeming Li, Jian Sun 链接:https://arxiv.org/abs/2107.08430 代码:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX YOLO系列算法…

序列化与反序列化介绍

文章目录 一、序列化与反序列化二、PHP反序列化漏洞成因三、JAVA反序列化 一、序列化与反序列化 在PHP语言开发层面上基本都是围绕着serialize(),unserialize()这两个函数。serialize()函数序列化对象后,可以很方便的将它传递给其他需要它的地方&#x…

【数据结构和算法初阶(C语言)】二叉树的顺序结构--堆的实现/堆排序/topk问题详解---二叉树学习日记②12

目录 ​编辑 1.二叉树的顺序结构及实现 1.1 二叉树的顺序结构 2 堆的概念及结构 3 堆的实现 3.1堆的代码定义 3.2堆插入数据 3.3打印堆数据 3.4堆的数据的删除 3.5获取根部数据 3.6判断堆是否为空 3.7 堆的销毁 4.建堆以及堆排序 4.1堆排序---是一种选择排序 4.2升序建大堆&a…

LeetCode每日一题【206. 反转链表】

思路:双指针,一前一后,逐个把指向后面的指针指向前面。 /*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* ListNode *next;* ListNode() : val(0), next(nullptr) {}* ListNode(int x) : val(x), ne…

自动化的免下车服务——银行、餐厅、快餐店、杂货店

如果您在20世纪70年代和2020年分别驾车经过免下车服务餐厅(汽车穿梭餐厅),您会发现,唯一的不同是排队的车型。50多年来,免下车技术一直为我们提供着良好的服务,但现在也该对它进行现代化改造了。 乘着AI和自…

mini2440 LCD(型号:P43)驱动的背光驱动失效原因分析

目录 概述 1 背光驱动移植 1.1 问题描述 1.2 LCD背光驱动 1.2.1 原理图分析 2 移植驱动程序 2.1 编写驱动代码 2.2.1 编写代码 2.2.2 添加驱动配置 2.2 配置驱动至内核 3 测试背光控制 4 分析P43屏的资料 4.1 查询P43的资料 4.2 关于P43的介绍 5 失效原因分析 概…

ZYNQ AXI GPIO

1 原理介绍 一个AXI GPIO 模块有两个GPIO,分别是GPIO和GPIO2,也就是channel1和channel2,为 双向IO。 AXI GPIO的寄存器也不多,主要是两个channel 的数据寄存器GPIO_DATA和GPIO2_DATA,两个channel的方向控制GPIO_TRI和…

Tempo Talents | 创新专业建设方案,赋能高校4+N大数据学科人才培养

数字经济成为国家战略,是新一轮的经济发展引擎,数字人才、复合型人才成为发展的关键和核心要素。各级政府、区域开始以区域产业为导向,培育、聚集产业所需的数智化人才。 高校作为人才培养的重要基地,也发挥着不可或缺的作用。他…

【Spark编程基础】实验三RDD 编程初级实践(附源代码)

目录 一、实验目的二、实验平台三、实验内容1.spark-shell 交互式编程2.编写独立应用程序实现数据去重3.编写独立应用程序实现求平均值问题 一、实验目的 1、熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作; 2、熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法 二、实验平台 …

神经网络(深度学习,计算机视觉,得分函数,损失函数,前向传播,反向传播,激活函数)

目录 一、神经网络简介 二、深度学习要解决的问题 三、深度学习的应用 四、计算机视觉 五、计算机视觉面临的挑战 六、得分函数 七、损失函数 八、前向传播 九、反向传播 十、神经元的个数对结果的影响 十一、正则化与激活函数 一、神经网络简介 神经网络是一种有监督…

安卓findViewById 的优化方案:ViewBinding与ButterKnife(一)

好多小伙伴现在还用findViewById来获取控件的id, 在这里提供俩种替代方案:ViewBinding与ButterKnife; 先来说说ButterKnife ButterKnife ButterKnife是一个专注于Android系统的View注入框架,在过去的项目中总是需要很多的findViewById来查…

【C语言】结构体内存对齐问题

1.结构体内存对齐 我们已经基本掌握了结构体的使用了。那我们现在必须得知道结构体在内存中是如何存储的?内存是如何分配的?所以我们得知道如何计算结构体的大小?这就引出了我们今天所要探讨的内容:结构体内存对齐。 1.1 对齐规…

绝地求生:七周年活动来袭,小黑盒联名限时返场

就在2024.3.20号下午18点,小黑盒绝地求生板块上线最新活动,活动方法和以往一样采用积分抽奖的方式,通过每日签到,完成任务即可获得相应积分,抽奖需消耗10积分,第一天可以抽8次,后面每一天可以抽…

利用colab部署chatglm

登录colab 创建新的notebook 选择notebook设置 选择GPU然后保存,需要选择GPU 克隆代码 !git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B.git切换到目录安装所需要的依赖 %cd /content/ChatGLM-6B %pwd !pip install -r requirements.txt安装所需要的依赖包 …

微软聘请了谷歌DeepMind的联合创始人

每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展 想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领…

爬虫基础:Web网页基础

爬虫基础:Web网页基础 前言Web网页基础网页的组成网页的结构节点树及节点间的关系选择器 前言 用浏览器访问不同的网站时,呈现的页面各不相同,你有没有想过为何会这样呢?了解一下网页的组成、结构和节点等内容。了解这些内容有助于…

超长爬电结构法蓝底板平面(厚膜、无感设计)中功率电阻

灌封胶封装设计 厚膜无感电阻规格书 EAK特殊设计的模压灌封胶结构设计,使本产品具备超长的 爬电距离,符合VDE0160和UL94-V0的标准。 技术特点 底板中心温度≤85C时,单一电阻结构额定 功率为150W。 四种封装结构,最多封装三个电阻。 2-…

【ChatGLM3-6B】本地大模型使用方法详细教程!!!内含详细的代码解析!!

ChatGLM3介绍 ChatGLM3 是智谱AI与清华大学KEG实验室联合发布的新一代对话预训练模型。 ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策略。在语义、数学、推理、代码、知识等不同角度的数据集上测评显示,Ch…