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。 |

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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

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：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。

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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

MagicEdit - 字节跳动发布视频生成AI

MagicEdit - 字节跳动发布视频生成AI 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#AI #视频剪辑 链接：点击获取 频道 | 圈子 | 群聊 | 投稿

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。