Genmo 致力於建立跨模式創作和分享生成藝術的工具。 我們正在推動生成模型能力的前沿。 如今的免費平台只需單擊即可社交創作無限量的影片。 Genmo 目前處於測試階段，將來會添加更多內容。
免費版可生成最長 6 秒 2304 x 1280 的高清影片。
亦可控制鏡頭的運鏡方式
除此，Genmo 亦提供生成圖片，文字對話等。
Meta 三個月前公佈的 SeamlessM4T (Massively Multilingual and Multimodal Machine Translation model) ，目前已更新到 v2，於 GitHub 開放下載最新的源碼。SeamlessM4T v2 採用 UnitY2 架構的更新版本。與 SeamlessM4T v1 相比，此新模型在品質以及語音生成任務中的推理延遲方面有所改進。
M4T 是一體式大規模多語言和多模式的機器翻譯模型，可為近 100 種語言的語音和文字提供高品質翻譯。
SeamlessM4T 模型支援以下任務：
Stability 示範 ：https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo
SDXL-Turbo 不使用 guidance_scale 或 negative_prompt，因此我們停用它並設定 guidance_scale=0.0。模型產生尺寸為 512×512 的圖像，但更高的圖像尺寸也可以。只需一個步驟就足以產生高品質的影像。
SDXL-Turbo 是SDXL 1.0 的精煉版本，經過即時合成訓練。SDXL-Turbo 基於一種稱為對抗擴散蒸餾 (ADD) 的新穎訓練方法（請參閱 技術報告），該方法允許在高影像品質下以 1 到 4 個步驟對大規模基礎影像擴散模型進行取樣。這種方法使用分數蒸餾來利用大規模現成的影像擴散模型作為教師訊號，並將其與對抗性損失相結合，以確保即使在一個或兩個取樣步驟的低步驟狀態下也能確保高影像保真度。
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：
2023 年 11 月 21 日
上圖評估了使用者對 GEN-2 和 PikaLabs 上的 SVD-Image-to-Video 的偏好。 就視訊品質而言，SVD-Image-to-Video 受到很多人青睞。 有關用戶研究的詳細信息，請參閱研究論文
再次証明 Prompt 對 GPT 的重要性。想進一步了解 Semantic Guidance 的運作，可參考 huggingface
AnimateDiff 是一個由上海人工智能實驗室、香港中文大學和美國史丹福大學聯合開發的項目。它提供了一個能夠以視覺方式呈現 GitHub 倉庫差異的工具。你可以使用 Stable Diffusion 或單獨運作此工具。
安裝和使用 AnimateDiff 的詳細教程可以在以下鏈接中找到：
此外，如果你更喜歡通過視頻來學習，你還可以在以下鏈接中找到中文的 YouTube 教學：
希望這些資源能幫助你了解和使用 AnimateDiff。
適合
網站暫時只能夠提供生成 8 個 Frames 嘅 GIF 動畫。
如果你有興趣想產生更長嘅動畫，你可以去呢度下載完整套件：
如果想安裝 Web 介面版本，可以去呢度下載：
