「MS- Video-to-Video」係一種深度學習模型，可以將一段視頻轉換成另一種風格、場景轉換、動作等操作。例如，可以將一段日本動畫轉換成中國水墨畫風格，或者將一段街頭表演轉換成動畫風格。
MS-Vid2Vid-XL 和 Video-to-Video 第一階段相同，都是基於隱空間的視頻擴散模型(VLDM)，且其共享相同結構的時空UNet(ST-UNet)，其設計細節延續我們自研 VideoComposer，具體可以參考其技術報告。
使用本地 LLM(Large Language Model) 的主要原因之一是隱私，LM Studio 就是為此而設計的。 LM Studio 不會收集數據，也不監視您的行為。
互動式工作流程，其中人工智慧生成僅用作繪畫時的一種協同工具。
[英文] 詳細教學：
我只花了一分鍾，便成功做了一個 “中文 Python 學習工具“。如過想知如何製作，可參考這 Documentation.
威斯康星 – 麥迪遜大學，微軟研究院，哥倫比亞大學的一群研究者發佈了LLaVA多模態大模型。LLaVA是一種新穎的端到端訓練的大型多模態模型，結合了視覺編碼器和Vicuna對於通用的視覺和語言理解， 實現令人印象深刻的聊天功能。
作者提供測試版 Demo，你可直接用手機測試。
T2I-Adapter
兼容 Stable Diffusion 1.6 及 XL 版。支援 T2I(Text-to-Image)、草圖、canny、線稿圖、深度圖以及 OpenPose 骨骼圖 …
T2I-Adapter 由騰訊 ARC 團隊開發，並於 2023 年 3 月在 GitHub 上開源。T2I-Adapter 是一個基於深度學習的模型，可以將文字轉換為圖像，同時保持一定的可控性。
T2I-Adapter 的工作原理是使用一個生成式對抗網路 (GAN) 來生成圖像。GAN 由兩個模型組成：一個生成器和一個判別器。生成器負責生成圖像，判別器負責判斷圖像是真是假。
T2I-Adapter 在一個包含大量文字和圖像的數據集上訓練。訓練過程中，生成器學習生成與文字描述相匹配的圖像。判別器學習區分真實圖像和生成圖像。
T2I-Adapter 可以生成各種圖像，包括風景、人物、物體等。它還可以生成具有特定風格的圖像，例如卡通、油畫等。
T2I-Adapter 的開發團隊由以下人組成：
T2I-Adapter 是一個強大的工具，可用於各種創意應用，例如圖像生成、藝術創作等。
ChatGPT, Bard, Claude2 比較
![[ACM Multimedia, 2020] Wav2Lip: Accurately Lip-syncing Videos In The Wild](https://infernews.com/blog/wp-content/plugins/wp-youtube-lyte/lyteCache.php?origThumbUrl=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2F0fXaDCZNOJc%2F0.jpg)
我從三個不同的 A.I. 平台嘗試找更多關於 Wav2Lip 的資料時出現如下的情況：
(more…)CapCut 是一個由人工智慧驅動的全能創意平台，提供視頻編輯和圖像設計功能。無論你是使用瀏覽器、Windows、Mac、Android 還是 iOS，都可以在 CapCut 上進行優質的視頻剪輯和圖像設計。不論你是想在社交媒體上製作精美視頻，還是需要設計專業的圖像作品，CapCut 都可以滿足你的需求。它的智慧 AI 技術讓創作變得更加簡單和有趣，讓你能夠輕鬆地添加特效、滤鏡、字幕等，製作出令人驚艷的視覺效果。無論你是專業的影像創作者還是想體驗一下創作的樂趣，CapCut 都是你的不二選擇。儘管只需要幾個簡單的步驟，CapCut 將幫助你打造出令人難以置信的作品！現在就開始使用 CapCut，展示你的創造力吧！
CapCut 的母公司是字節跳動，一家全球領先的科技公司。字節跳動成立於2012年，總部位於中國北京，並在全球各地擁有多個辦事處和研發中心。字節跳動以創新的技術和產品聞名，致力於為全球用戶提供豐富多樣的數字內容和娛樂體驗。
作為字節跳動的子品牌，CapCut 是其在全能創意平台領域的重要產品之一。CapCut 以其強大的人工智慧技術和精緻的設計工具著稱，為用戶提供了優質的視頻編輯和圖像設計功能。公司在數字內容創作和社交媒體領域擁有豐富的經驗和專業知識，致力於打造創新的產品，提供最佳的用戶體驗。
字節跳動和 CapCut 共同致力於推動數字創意和內容行業的發展，並不斷努力為用戶帶來更多創新和有趣的工具和功能。無論是專業的創作者還是剛入門的用戶，都可以在 CapCut 的平台上發揮創造力，展示獨特的視覺魅力。作為字節跳動的全能創意平台之一，CapCut 一直以來都深受用戶的喜愛，並持續影響著數字內容和創意領域的發展。
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