This AI Learned to Turn a Video Into Layers
Learning to Decompose Video into Layers 每一層都由一個完全可見的物件及其相關效果（如陰影和反射）組成。 https://www.youtube.com/watch?v=SD-VCNvTBg4
從影片創建 4D（動態 3D）場景 CAT4D 利用各種資料集組合上訓練的多視圖視訊擴散模型，以任何指定的資訊和時間下實現新的視圖合成來實現穩健的 4D 重建。
Shuttle 3.1 Aesthetic Diffusion In ComfyUI - 4 Steps Flux Base AI Model - Tutorial Guide
LTX-Video是第一個基於DiT的視訊生成模型 可以即時產生高品質視訊。它可以產生分辨率為 768x512 的 24 FPS 視頻，速度比觀看視頻的速度還要快。該模型在各種影片的大規模資料集上進行訓練，可以產生內容真實且多樣化的高解析度影片。 https://www.youtube.com/watch?v=PqMM_7Shn9E NEW VIDEO MODEL: LTXV day-1 Native Support in ComfyUI We’re excited, as always, to share that LTX Video (LTXV), the…
LTX-Video是第一個基於DiT的視訊生成模型
可以即時產生高品質視訊。它可以產生分辨率為 768×512 的 24 FPS 視頻，速度比觀看視頻的速度還要快。該模型在各種影片的大規模資料集上進行訓練，可以產生內容真實且多樣化的高解析度影片。
ComfyUI LTXVideo: High Quality Realistic Video Generation in Real-Time
NEW VIDEO MODEL: LTXV day-1 Native Support in ComfyUI
We’re excited, as always, to share that LTX Video (LTXV), the groundbreaking video generation model from Lightricks, is natively supported in ComfyUI on Day 1! LTXV is ONLY a 2-billion-parameter DiT-based video generation model capable of generating high-quality videos in real-time. It produces 24 FPS videos at a 768×512
Step-by-Step: Install MagicQuill and Transform Your Edits Today!
又一國內手足大作 ! 香港科大有份幫手！開源並已經可以下載。
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MagicQuill demo video
讓你直接編輯影像中的臉部表情。 gradio WebUI for AdvancedLivePortrait. Contribute to jhj0517/AdvancedLivePortrait-WebUI development by creating an account on GitHub. https://www.youtube.com/watch?v=P81puwCYOo0
GitHub - LituRout/RF-Inversion: Rectified Flow Inversion (RF-Inversion) （附 ComfyUI Node）Rectified Flow Inversion (RF-Inversion). Contribute to LituRout/RF-Inversion development by creating an account on GitHub.
超強AI擴圖！完全免費開源，diffusers-image-outpaint，附詳細本地安裝教程！- Diffusers Image Outpaint 是一種基於擴散模型的圖像生成方法。它根據現有圖像內容，生成圖像以外區域，使圖像看起來更自然和完整。
MimicBrush 的一種創新的圖像編輯方法，通過提供參考圖像來編輯圖片，而無需明確指定編輯的細節。MimicBrush 的核心思想是「模仿編輯」，只需在原始圖像中用 Brush 標記要編輯的區域，並提供一張參考圖片，模型就會自動理解參考圖像中與目標區域相關的語義，並將其應用於編輯。這種方法使用基於擴散模型的生成框架，通過從影片中隨機選取幀並遮罩部分區域來進行自行監督學習，使模型能夠捕捉不同圖像之間的語義關係，實現零樣本的圖像編輯。研究還提供了一個基準測試，旨在促進未來對此領域的研究。
MimicBrush 的一種創新的圖像編輯方法，通過提供參考圖像來編輯圖片，而無需明確指定編輯的細節。MimicBrush 的核心思想是「模仿編輯」，只需在原始圖像中用 Brush 標記要編輯的區域，並提供一張參考圖片，模型就會自動理解參考圖像中與目標區域相關的語義，並將其應用於編輯。這種方法使用基於擴散模型的生成框架，通過從影片中隨機選取幀並遮罩部分區域來進行自行監督學習，使模型能夠捕捉不同圖像之間的語義關係，實現零樣本的圖像編輯。研究還提供了一個基準測試，旨在促進未來對此領域的研究。
