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。
GitHub - fudan-generative-vision/hallo2: Hallo2: Long-Duration and High-Resolution Audio-driven Portrait Image Animation Hallo2: Long-Duration and High-Resolution Audio-driven Portrait Image Animation - fudan-generative-vision/hallo2
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DiffSynth Studio 是個擴散引擎 重構了文字編碼器、UNet、VAE等架構，保持與開源社群模型的相容性，同時增強運算效能。
GitHub - THUDM/CogVideo: Text-to-video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023) Text-to-video generation: CogVideoX (2024) and CogVideo (ICLR 2023) - THUDM/CogVideo
免費計劃 - 每月 30 調短片 Dream Machine 可根據 Luma AI 的文字和圖像快速製作高品質、逼真的視頻
Stable Diffusion Comfy-UI 為基礎 一種突破性的技術已經出現，它有望徹底改變我們處理視訊動畫和視覺效果的方式。
PromeAI – 使用終極 AI 藝術生成器釋放您的創意潛力。將草圖轉換為逼真的照片和高品質影片。從草圖、照片或文字生成令人驚嘆的 AI 藝術、3D 渲染、插圖、繪畫、標誌、動漫、逼真照片和影片。
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FMA-Net: Flow-Guided Dynamic Filtering and Iterative Feature Refinement with Multi-Attention for Joint Video Super-Resolution and Deblurring Joint Video Super-Resolution (SR) and Deblurring.
「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。
國產 ModelScope 模型
本項目MS-Vid2Vid由達摩院研發和訓練，主要用於提升文生視頻、圖生視頻的分辨率和時空連續性，其訓練數據包含了精選的海量的高清視頻、圖像數據（最短邊>720），可以將低分辨率的(16:9)的視頻提
「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。