哇!没记错的话,这个应该是我目前看过的效果最好的端到端的开源视频风格+内容迁移模型!?🤔 AnyV2V: A Plug-and-Play Framework For Any Video-to-Video Edi...

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哇!没记错的话,这个应该是我目前看过的效果最好的端到端的开源视频风格+内容迁移模型!?🤔

AnyV2V: A Plug-and-Play Framework For Any Video-to-Video Editing Tasks 任意视频到视频编辑任务的即插即用框架 AnyV2V

🧐 AnyV2V是一个创新的视频编辑框架,它简化了视频编辑过程,使用户能够对视频进行广泛的编辑操作,包括风格转换、对象替换和身份操控。

➡️链接:https://tiger-ai-lab.github.io/AnyV2V/

重点
🔧 **编辑流程简化**:AnyV2V将视频编辑过程拆分为两个主要阶段:首帧图像编辑和图像到视频的重建。
🎨 **广泛的编辑任务**:支持从文本提示的编辑到基于单一参考图像的样式转换和主题驱动的编辑。
🔄 **先进的技术集成**:结合现有的图像编辑模型和图像到视频生成模型,如I2VGen-XL,进行详细且精确的修改。
🎥 **高效的特征注入**:在DDIM采样过程中,注入空间特征和注意力,以保持与源视频的外观和动作一致性。
📊 **卓越的编辑效果**:在多个视频编辑任务上展示了AnyV2V的效果,证明了其在维持背景一致性的同时,能够精确地根据文本提示进行局部编辑。

via 人工智能讨论组 - 即刻圈子 (author: Simon的白日梦)

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via ChatGPT 精选 - Telegram Channel (author: aibot)
 
 
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