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FreeU是一种方法，可以在不增加成本的情况下显著提高扩散模型的采样质量：无需训练，无需引入额外参数，无需增加内存或采样时间。 该方法通过重新加权U-Net的跳跃连接和主干特征图的贡献，结合U-Net架构的两个组成部分的优势，从而提高生成质量。 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。
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SeedEdit是Doubao Team推出的大型扩散模型，用于根据任何文本提示修订图像。 它通过逐步将图像生成器与强大的图像编辑器对齐，实现了图像重建和图像再生之间的最佳平衡。 SeedEdit能够实现高审美/分辨率图像的零样本稳定编辑，并支持图像的连续修订。
目前，TokenVerse 的代码尚未公开，但其在个性化图像生成方面的潜力已经引起了广泛关注。 Adobe Firefly 是一款基于人工智能技术的视频生成工具。 该技术利用先进的 AI 算法，通过对大量视频数据的学习和分析，实现自动化的视频创作。 Adobe Firefly 面向创意工作者、视频制作者以及需要快速生成视频内容的用户，提供高效、便捷的视频创作解决方案。 目前该产品处于 Beta 测试阶段，用户可以免费使用，未来可能会根据市场需求和产品发展进行定价和定位。 该模型在生成图像方面表现出色，能够理解和生成复杂的文本提示，适用于多种图像生成场景。 SynCamMaster是一种先进的视频生成技术，它能够从多样化的视角同步生成多摄像机视频。 这项技术通过预训练的文本到视频模型，增强了视频内容在不同视角下的动态一致性，对于虚拟拍摄等应用场景具有重要意义。 该技术的主要优点包括能够处理开放世界视频的任意视角生成，整合6自由度摄像机姿态，并设计了一种渐进式训练方案，利用多摄像机图像和单目视频作为补充，显著提升了模型性能。
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。 HelloMeme是一个集成了空间编织注意力（Spatial Knitting Attentions）的扩散模型，用于嵌入高级别和细节丰富的条件。 该模型支持图像和视频的生成，具有改善生成视频与驱动视频之间表情一致性、减少VRAM使用、优化算法等优点。 HelloMeme由HelloVision团队开发，属于HelloGroup Inc.，是一个前沿的图像和视频生成技术，具有重要的商业和教育价值。 本论文提出了一种基于扩散先验的动态视角合成方法，用于从单目视频中生成动态场景的新视角。 该方法通过对视频帧进行微调和知识蒸馏，实现了几何一致性和场景一致性。 论文通过定性和定量实验评估了方法的有效性和鲁棒性，证明了该方法在复杂场景下的优势。 关于您注销账户的方式以及您应满足的条件，请详见《站长之家账户注销须知》。
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该产品是一个图像到视频的扩散模型，通过轻量级的微调技术，能够从一对关键帧生成具有连贯运动的连续视频序列。 这种方法特别适用于需要在两个静态图像之间生成平滑过渡动画的场景，如动画制作、视频编辑等。 它利用了大规模图像到视频扩散模型的强大能力，通过微调使其能够预测两个关键帧之间的视频，从而实现前向和后向的一致性。 I2VEdit是一种创新的视频编辑技术，通过预训练的图像到视频模型，将单一帧的编辑扩展到整个视频。 这项技术能够适应性地保持源视频的视觉和运动完整性，并有效处理全局编辑、局部编辑以及适度的形状变化，这是现有方法所不能实现的。 I2VEdit的核心包括两个主要过程：粗略运动提取和外观细化，通过粗粒度注意力匹配进行精确调整。 此外，还引入了跳过间隔策略，以减轻多个视频片段自动回归生成过程中的质量下降。
Flash Diffusion 是一种高效的图像生成模型，通过少步骤生成高质量的图像，适用于多种图像处理任务，如文本到图像、修复、超分辨率等。 该模型在 COCO2014 和 COCO2017 数据集上达到了最先进的性能，同时训练时间少，参数数量少。 在继续使用我们的产品之前，我们强烈建议您认真阅读并理解本隐私政策的全部规则和要点。 一旦您选择使用，即表示您同意本隐私政策的全部内容，并同意我们收集和使用您相关的信息。 如果您在阅读过程中对本政策有任何疑问，请通过产品中的反馈方式联系我们的客服进行咨询。 如果您不同意其中的任何条款或相关协议，则应停止使用我们的产品和服务。 Ego-Exo4D 是一个多模态多视角视频数据集和基准挑战，以捕捉技能人类活动的自我中心和外部中心视频为中心。 该数据集由 839 位佩戴摄像头的志愿者在全球 13 个城市收集，捕捉了 1422 小时的技能人类活动视频。
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。 它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题，通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集，训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。 该模型在用户研究中表现出色，用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。 ViewDiff 是一种利用预训练的文本到图像模型作为先验知识,从真实世界数据中学习生成多视角一致的图像的方法。 它在U-Net网络中加入了3D体积渲染和跨帧注意力层,能够在单个去噪过程中生成3D一致的图像。 与现有方法相比,ViewDiff生成的结果具有更好的视觉质量和3D一致性。
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