官方演示demo Show-1 是什么？ Show-1 是一个由新加坡国立大学的 Show Lab 开发的文本到视频生成模型，该模型可以将文本描述转化为高质量视频。该模型结合了像素基础和潜在基础的视频扩散模型（VDMs），旨在生成与文本提示高度相关的视频。这一突破性的技术在AI领域引起了广泛的关注，被誉为最佳的免费AI视频创作工具之一。 Show-1项目网址：https://showlab.github.io/Show-1/ Show-1 可以做什么？该模型首先使用像素基础的 VDMs 生成低分辨率但与文本高度相关的视频。然后，它使用潜在基础的 VDMs 进一步将低分辨率视频升采样到高分辨率。与仅使用像素基础或潜在基础的 VDMs 相比，Show-1 在生成高质量、准确对齐的文本和视频方面更为高效。 Show-1 使用场景 Show-1 可用于任何需要将文本转换为与之高度相关的视频的应用场景。这包括但不限于媒体生成、广告、教育和娱乐。如何使用 Show-1？要使用 Show-1，你可以访问其 GitHub 页面以获取代码和模型权重。该模型在标准的视频生成基准测试上也得到了验证。总之，Show-1是一种先进的文本到视频生成模型，通过融合不同级别的VDMs，它能够高效地生成高质量、精确对齐的视频，并且具有开放的代码和模型权重，可用于各种应用，如视频生成、自动生成影片等。

AI视频
7月1日
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Show-1：文本生成视频AI模型

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文章标题：官方演示demo Show-1 是什么？ Show-1 是一个由新加坡国立大学的 Show Lab 开发的文本到视频生成模型，该模型可以将文本描述转化为高质量视频。该模型结合了像素基础和潜在基础的视频扩散模型（VDMs），旨在生成与文本提示高度相关的视频。这一突破性的技术在AI领域引起了广泛的关注，被誉为最佳的免费AI视频创作工具之一。 Show-1项目网址：https://showlab.github.io/Show-1/ Show-1 可以做什么？该模型首先使用像素基础的 VDMs 生成低分辨率但与文本高度相关的视频。然后，它使用潜在基础的 VDMs 进一步将低分辨率视频升采样到高分辨率。与仅使用像素基础或潜在基础的 VDMs 相比，Show-1 在生成高质量、准确对齐的文本和视频方面更为高效。 Show-1 使用场景 Show-1 可用于任何需要将文本转换为与之高度相关的视频的应用场景。这包括但不限于媒体生成、广告、教育和娱乐。如何使用 Show-1？要使用 Show-1，你可以访问其 GitHub 页面以获取代码和模型权重。该模型在标准的视频生成基准测试上也得到了验证。总之，Show-1是一种先进的文本到视频生成模型，通过融合不同级别的VDMs，它能够高效地生成高质量、精确对齐的视频，并且具有开放的代码和模型权重，可用于各种应用，如视频生成、自动生成影片等。

文章链接：https://yuntunft.cn/6341.html

更新时间：2024年07月01日

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AI生成视频 Show-1 视频生成器

Clipfly是什么？ Clipfly是一个一站式在线AI视频制作平台，提供从视频剪辑到AI视频生成的一系列工具。它提供了丰富的视频编辑功能，包括剪辑、裁剪、添加文字、添加音乐、添加滤镜等。用户可以通过AI视频生成器将静态图片转换为动画视频，还可以使用AI视频增强器将模糊的视频变得清晰。 Clipfly还提供媒体库，让用户可以添加贴纸、音乐等元素，以及使用AI提升视频质量。Clipfly适合商业和个人用户，旨在简化视频创作流程，提高工作效率。 Clipfly官网入口：https://www.clipfly.ai/ Clipfly可以做什么？ Clipfly的主要功能包括：视频编辑工具：提供视频剪辑、音频提取、视频分割、添加文本、音乐、过渡效果、滤镜、旋转和合并等编辑功能。 AI视频生成器：将文本转换为吸引人的视频内容，适合快速制作动画视频。 AI视频增强器：通过AI技术提升视频质量，自动调整视频的亮度、饱和度、对比度等参数。 AI照片动画制作器：让静态照片动起来，为照片添加动画效果。 AI虚拟人：使照片说话，通过自然语音合成技术为静态图像添加语音。 AI视频清晰度提升器：改善模糊视频，提高视频的清晰度和视觉效果。媒体库：提供丰富的贴纸、图片、音乐和文本效果，供用户在视频中使用。这些功能使得Clipfly成为一个适合各种用户的视频编辑和创作平台，无论是商业宣传、个人娱乐还是内容创作，都能满足用户的需求。 Clipfly 适合人群 Clipfly 适合以下人群：内容创作者：需要快速制作和编辑视频的博主、视频制作人和社交媒体影响者。商业用户：希望通过视频内容提升品牌曝光度、增加用户参与度的企业或营销人员。教育工作者：制作教学视频或演示文稿的教师和培训师。个人用户：想要制作个性化视频以记录生活或分享兴趣爱好的普通用户。非专业视频编辑者：没有视频编辑背景，但希望制作专业级别视频的用户。广告和营销专业人士：需要制作吸引人的广告视频以提高产品或服务销售的营销人员。自由职业者：提供视频编辑服务的自由职业者，寻找高效工具来满足客户需求。 Clipfly 的易用性和AI辅助功能使其成为适合各种技能水平用户的理想选择。如何使用Clipfly？访问Clipfly官网：https://www.clipfly.ai/，点击“Try for free”按钮，登录账号即可在线使用。

7月1日043

目录 Toggle LaVie是什么？ LaVie产品功能 LaVie适合哪些人群？ LaVie是什么？ LaVie是一个高质量视频生成项目，使用级联潜在扩散模型。这个项目是由Vchitect开发的官方PyTorch实现。LaVie是一个文本到视频（T2V）生成框架，是视频生成系统Vchitect的主要部分。它还包括一个针对图像到视频（I2V）模型SEINE的微调版本。项目地址：https://github.com/Vchitect/LaVie LaVie产品功能高质量视频生成：利用级联潜在扩散模型，从文本描述生成高质量的视频内容。文本到视频（T2V）转换：将文本描述转换成视频，适用于各种场景和主题。图像到视频（I2V）转换：通过微调模型SEINE，将静态图像转换成动态视频。视频插值：在视频的基础帧之间进行插值，以增加视频的平滑性和长度。视频超分辨率：提高视频的分辨率和清晰度，支持高达1280x2048的分辨率输出。灵活的配置选项：用户可以根据需要在配置文件中自定义视频的参数，如分辨率、长度和风格。多样化的应用场景：支持创造多种风格和主题的视频，适用于艺术创作、娱乐、教育等多个领域。 LaVie通过这些功能，为用户提供了一个强大的平台，用于创造独特且逼真的视频内容，从而拓展了AI在视频生成领域的应用。 LaVie适合哪些人群？ AI研究人员和开发者：对视频生成技术和AI模型感兴趣的专业人士。内容创作者：需要创造独特视频内容的视频制作者和艺术家。技术爱好者：对AI和机器学习技术感兴趣，希望探索新的应用领域。学术研究者：在计算机视觉和人工智能领域进行研究的学者。 LaVie通过其先进的AI技术，为这些用户提供了一个强大的工具，使他们能够以前所未有的方式创造和呈现视频内容。

7月2日021

EMO是什么？ EMO是一个由阿里巴巴发布的音频驱动的肖像视频生成框架。它能够通过单一参考图像和音频输入，生成具有丰富表情和多样头部姿势的虚拟角色视频。EMO利用先进的注意力机制和去噪网络，支持多语言和多种肖像风格的动态表现，为内容创作和虚拟角色动画制作提供了新工具。 EMO的功能特点音频驱动的视频生成：根据输入的音频（如说话或唱歌）和参考图像，生成具有表情变化和头部动作的虚拟角色视频。表情和动作同步：确保生成的视频中的角色表情和头部动作与音频输入的节奏和情感相匹配。多语言支持：支持多种语言的音频输入，能够为不同语言的歌曲生成相应的表情和动作。风格多样性：能够为不同的肖像风格（如历史画作、3D模型等）赋予动态和逼真的动作。角色身份保持：在视频生成过程中保持角色的一致性和身份特征。时间维度控制：可以根据输入音频的长度生成任意时长的视频。跨文化和多语言应用：在多语言和多文化背景下，为角色提供表演和独白的能力。这些功能使得EMO成为一个强大的工具，适用于内容创作、虚拟角色开发、动画制作和学术研究等领域。 EMO适用人群内容创作者：对于希望将静态肖像转换为动态视频，尤其是带有特定表情和头部姿势的创作者来说，EMO提供了一种新的表达方式。艺术家和设计师：艺术家和设计师可以使用EMO来探索新的艺术形式，将传统肖像艺术与现代技术结合，创造出独特的动态作品。教育和娱乐行业专业人士：在教育和娱乐行业，EMO可以用来创造互动内容，如动态教材或角色驱动的故事叙述，增强用户体验。研究人员和开发者：对于在音视频同步、人工智能和机器学习领域工作的研究人员和开发者，EMO提供了一个研究平台，用于探索和实验表情丰富的视频生成技术。如何使用EMO？ AIHub最新消息，EMO已经可以在通义千问APP使用了，如有兴趣，可前往各大应用商店下载，安装后在通义千问APP中搜索“全民唱演”即可体验。如果你是开发者或研究人员，可以访问下面资源，了解更多信息：论文地址：arxiv.org/pdf/2402.17485.pdf 项目主页：humanaigc.github.io/emote-portrait-alive/ GitHub地址：https://github.com/HumanAIGC/EMO 用不了ChatGPT？推荐国产ChatGPT，点此免费使用想免费AI绘画？推荐吐司AI绘画，立即免费使用 ️ 想让AI帮你写论文？推荐笔灵论文写作，点击立即使用

7月2日019

Stable Video是什么？ Stable Video是一款由Stability AI推出的AI视频生成平台，用户可以通过文本或图像，将想法概念转化为引人入胜的视频。Stable Video采用了最先进的深度学习技术，可以高质量生成各类视频内容，包括商业宣传视频、教学视频、演示视频等。优势是生成速度快，质量高，使用简单方便。 Stable Video利用AI技术简化了视频制作，使得即使没有专业视频编辑技能的用户也能快速创建吸引人的视频。 Stable Video目前已正式公测，每个人都可以免费使用。产品官网：https://www.stablevideo.com/ 演示视频： Stable Video的主要功能 Stable Video支持使用文本和图像生成视频，支持常见的视频生成平台的功能。使用图片生成视频，就是你上传一张图片，做一些设置，就可以生成视频了。使用文本生成视频，是先根据你的文本生成四张图片，生成图片前，你可以设置图片的比例、生成的风格。生成后，你选一张图片，再根据图片生成视频。你可以做一些设置，然后基于你的设置，生成视频。 AIHub测试生成的视频 Stable Video适用人群 Stable Video适合那些希望通过简单、直观的方式创建视频内容的用户。无论是内容创作者、营销人员还是普通用户，只要有将文本或图像转换成视频的需求，都可以利用这个平台。它特别适合那些没有专业视频制作技能但需要快速生成高质量视频内容的用户。 Stable Video的产品价格在产品价格方面，Stable Video提供了免费额度，每天赠送150个积分，可以生成15个免费视频，非常良心了。如果还不够用，官方还提供了积分购买选项，目前提供两种积分包（积分永久有效）。你可以按需选择。 10美元，500积分，生成约 50段视频； 50美元，3000积分，生成约 300 段视频。如何使用Stable Video？访问Stable Video官网，使用谷歌账号或者邮箱注册登录即可在线使用。

7月2日024

DynamiCrafter是什么？ DynamiCrafter是一个利用视频扩散先验技术来为开放域图像制作动画的项目。这个项目由香港中文大学、腾讯AI实验室和北京大学的研究人员共同开发。它能够将静态图像转换为动画，涵盖多种主题和风格，如风景、人物、动物、交通工具、雕塑等。DynamiCrafter还探索了通过文本控制运动的方法，并在不同应用场景下展示了其表现，例如讲故事和循环视频生成。更多详情请访问他们的项目网站。 DynamiCrafter的主要特点 DynamiCrafter项目的主要特点包括：视频扩散先验技术：DynamiCrafter使用视频扩散先验技术来生成动画，这是一种基于深度学习的方法，可以模拟真实世界的运动模式。开放域图像动画化：该项目能够处理各种类型的静态图像，将其转换为动画，不限于特定的主题或风格。多种主题和风格：DynamiCrafter能够处理包括风景、人物、动物、交通工具、雕塑等多种类型的图像。文本控制运动：用户可以通过输入文本指令来控制动画的运动，这为动画创作提供了更大的灵活性和创意空间。应用场景广泛：该项目展示了在不同应用场景下的表现，如讲故事、循环视频生成等，表明其具有广泛的应用潜力。 DynamiCrafter的应用场景 DynamiCrafter项目的应用场景包括但不限于以下几个方面：数字媒体和娱乐：为电影、动画、游戏和虚拟现实环境创造动态背景和角色动画。教育：制作教育视频和演示，通过动画化的图像来解释复杂的概念或过程。社交媒体和营销：生成吸引人的动态图像和短视频，用于社交媒体广告和品牌推广。艺术创作：艺术家可以使用DynamiCrafter将他们的静态作品转换为动画，探索新的表达方式。讲故事：通过动态图像讲述故事，为书籍、电子书或在线内容增添视觉效果。文化遗产：将历史照片或艺术品转换为动画，为文化遗产提供新的互动体验。个人娱乐：个人用户可以为自己的照片或收藏的图像创建动画，增加乐趣和个性化。新闻和报告：新闻机构可以使用DynamiCrafter来制作动态图表和信息图，使数据报道更加生动。科学可视化：在科研领域，将复杂的科学数据或模型转换为动画，以便更好地理解和交流。虚拟试衣和产品设计：零售业可以使用DynamiCrafter为顾客提供虚拟试衣体验，产品设计者也可以快速展示他们的设计概念这些应用场景展示了DynamiCrafter在不同领域的潜力，它能够为静态内容增加动态效果，从而提升用户体验和内容的吸引力。如何使用DynamiCrafter？ DynamiCrafter相关资源地址：在线体验：https://huggingface.co/spaces/Doubiiu/DynamiCrafter 项目：https://doubiiu.github.io/projects/DynamiCrafter/；论文：https://arxiv.org/abs/2310.12190 代码：https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter

7月2日029

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