StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和

StoryDiffusion 是一个开源的图像和视频生成模型，它通过一致自注意力机制和运动预测器，能够生成连贯的长序列图像和视频。 这个模型的主要优点在于它能够生成具有角色一致性的图像，并且可以扩展到视频生成，为用户提供了一个创造长视频的新方法。该模型对AI驱动的图像和视频生成领域有积极的影响，并且鼓励用户负责任地使用该工具。 使用场景示例： 使用StoryDiffusion生成一系列漫画风格的图像。 创建一个基于文本提示的长视频，展示一个连贯的故事。 利用StoryDiffusion进行角色设计和场景布局的预可视化。 产品特色： 一致自注意力机制：生成长序列中的角色一致图像。 运动预测器：在压缩的图像语义空间中预测运动，实现更大的运动预测。 漫画生成：利用一致自注意力机制生成的图像，无缝过渡创建视频。 图像到视频的生成：提供用户输入的条件图像序列来生成视频。 两阶段长视频生成：结合两个部分生成非常长且高质量的AIGC视频。 条件图像使用：图像到视频模型可以通过提供一系列用户输入的条件图像来生成视频。 短视频生成：提供快速的视频生成结果。 |

：阿里巴巴开发的高保真图像到视频生成开源模型 可以生成符合真实世界运动状态的

：阿里巴巴开发的高保真图像到视频生成开源模型 可以生成符合真实世界运动状态的视频 主要功能： 1、高保真视频生成：AtomoVideo可以从单一静态图像生成高保真的视频序列，视频中的内容不仅与原始图片保持高度一致，而且动作自然流畅。 2、动作强度和连贯性：AtomoVideo生成的视频具有自然流畅的动作和良好的时间连贯性。视频中的运动看起来既自然又符合逻辑，没有突兀或不自然的过渡。 为了让视频里的动作看起来自然，AtomoVideo引入了时间卷积和时间注意力模块，这些模块专门处理视频帧之间的时间关系，帮助模型预测下一帧画面的变化，从而实现连贯的视频动作。AtomoVideo会特别处理视频的时间信息，让图片中的物体像在真实世界那样随时间移动和变化。 3、个性化适配：AtomoVideo能够与不同的个性化文本到图像（T2I）模型兼容，无需进行特定调整，这让它能够广泛适用于各种场景。AtomoVideo还能结合文字描述来生成视频。比如，你给它一张静态的海边图片，并告诉它“海浪轻轻拍打沙滩”，它就能根据这个描述生成一段海浪真的拍打沙滩的视频。

OpenAl Sora 视频生成耗时长：挑战与机遇并存

OpenAl Sora 视频生成耗时长：挑战与机遇并存 OpenAI 发布的Sora模型虽然能够根据文本生成逼真视频，但1分钟视频需要超过1小时渲染时间，反映了当前AI视频生成技术的挑战和未来的改进空间

谷歌的新视频生成人工智能模型Lumiere采用了一种名为Space-Time-U-Net（简称STUNet）的新扩散模型，这个模

谷歌的新视频生成人工智能模型Lumiere采用了一种名为Space-Time-U-Net（简称STUNet）的新扩散模型，这个模型能够识别视频中物体的位置（空间）以及它们是如何同时移动和变化的（时间）。据Ars Technica报道，这种方法让Lumiere能够一次性创造出视频，而不是把小的静态画面拼接起来。 Lumiere首先根据提示创建一个基础画面。然后，它利用STUNet框架开始推算画面中的物体将如何移动，以此创造出连贯的多个画面，营造出流畅运动的视觉效果。与稳定视频扩散（Stable Video Diffusion）的25帧相比，Lumiere还能生成80帧视频。 标签: #Google #AI #Lumiere 频道: @GodlyNews1 投稿: @GodlyNewsBot

字节跳动发布视频生成AI MagicEdit

字节跳动发布视频生成AI MagicEdit MagicEdit 是一种出奇简单但有效的文本引导视频编辑任务的解决方案，通过在AI训练期间明确地解开内容、结构和运动信号的学习，可以实现高保真和连贯的视频到视频翻译。 这与大多数现有方法矛盾，大多数现有方法试图对它们进行联合建模，作者认为这会导致每帧画面的质量下降。结果表明 MagicEdit 的方法虽然很简单，但出色的效果支持各种下游视频编辑任务，包括风格滤镜、本地编辑、概念混合生成和扩展/局部绘制。

卧槽，Open AI的大招终于来了，发布视频生成模型 Sora，从演示来看生成时长、运动幅度以及稳定性均碾压现在的所有生

卧槽，Open AI的大招终于来了，发布视频生成模型 Sora，从演示来看视频生成时长、运动幅度以及稳定性均碾压现在的所有视频生成模型。 Sora能够创作出长达一分钟的视频，不仅保证了视频的视觉质量，还能准确响应用户的指令。将在今天想有限的访问者开放。 模型优势： Sora能够创造出包括多个角色、特定动作类型以及对主题和背景的精确细节描述的复杂场景。这款模型不仅能理解用户在指令中提出的需求，还能洞察这些元素在现实世界中是如何存在和表现的。 这款模型对语言的理解非常深刻，使其能够精准地识别用户的指令，并创造出表情丰富、情感生动的角色。此外，Sora还能在同一视频内制作多个镜头，同时确保角色的形象和整体的视觉风格保持一致。 工作原理： Sora是一种扩散模型(diffusion model)，它通过从类似静态噪声的视频出发，逐步去除噪声，从而在多个步骤中生成视频。 Sora不仅能一次生成整个视频，还能延长已有视频的长度。我们通过使模型能够预见多个画面帧，解决了确保视频中主题即使暂时离开画面也能保持一致的难题。 Sora采用了类似于GPT模型的变压器架构(transformer architecture)，这为其带来了优异的扩展性能。 在Sora中，视频和图像被表示为一系列小块数据，称为“补丁”(patches)，每个补丁都类似于GPT中的“令牌”(token)。通过统一数据表示方式，我们能够在之前不可能的更广泛视觉数据范围内训练扩散变压器，包括不同的时长、分辨率和长宽比。 Sora基于DALL·E和GPT模型的研究成果。它采用了DALL·E 3中的重标记技术(recaptioning technique)，为视觉训练数据生成详细描述的标题。因此，模型能更准确地遵循用户在生成视频中的文字指令。 除了能从文字指令生成视频外，Sora还能将现有静止图像转化为视频，准确地动态展现图像内容并关注细节。此外，它还能扩展现有视频或填补视频中缺失的画面。 了解更多：