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用于构建LLM应用程序的最小开源Python工具包TigerLab
TigerLab是一款开源的大型语言模型工具包,旨在构建定制化的语言模型应用程序。它填补了一般大型语言模型与为其提供上下文信息的数据存储之间的巨大差距。它提供了丰富的资源和示例,使开发者能够更好地利用大型语言模型来满足其具体的应用需求。
视频生成模型Motion-I2V:支持控制视频运动轨迹
Motion-I2V是一种新型的视频生成模型,可以像Runway的运动笔刷一样控制视频生成。它能够从一张静态图片生成连贯且可控制的视频,效果惊人!这个技术还能对生成视频进行运动控制,例如可以生成一辆车在道路上行驶的视频还能控制车辆的行驶方向和速度等细节。这个技术还能够做到从一个视频转换到另一个视频不需要额外的训练数据,这是通过在第二步骤中引入的一种新技术
Runway更新Multi-Motion Brush运动笔刷功能 可同时控制5个物体运动路径
Runway更新了Multi-MotionBrush运动笔刷功能。这是Gen-2MotionBrush的一个新版本,目前处于早期测试阶段。通过Runway的Multi-MotionBrush运动笔刷功能,用户可以更加方便地探索图像的动态表现,为他们的创作带来更多的可能性。
Motion推新功能Video-to-Motion 可通过视频捕捉运动
Motion推出了一项新功能:Video-to-Motion,该功能可以通过视频捕捉运动。用户只需上传一个视频,系统就会从中捕捉人物的动作。用户还可以使用VideoGen从捕捉到的动作中生成视频。
多模态运动语言模型MotionGPT 可将语言指令转换为3D人体运动
MotionGPT是一款令人惊叹的技术创新,它统一了语言和运动,将语言指令转换为引人入胜的3D人体运动。这一模型的设计灵感源于即时学习,通过混合运动语言数据进行预训练,并通过基于提示的问答任务进行微调,使其具备卓越的性能。MotionGPT不仅是一种技术的突破,更是对人机交互的重大推动,将语言与运动巧妙地融合,开创了全新的应用前景。
腾讯视频运动控制器MotionCtrl正式开源
腾讯日前发布的视频运动控制器MotionCtrl已经正式开源了,并且试用效果非常出色。该项目可以高度自定义相机镜头和画面物体在3D空间运动轨迹,实现更精细和多样化的运动控制。该技术的运动条件由摄像机的姿势和轨迹确定,与视频中物体的外观或形状影响最小。
研究人员推视频运动控制器MotionCtrl 可有效独立控制摄像机和物体的运动
视频生成领域取得了显著进展,但对于视频中的摄像机和物体运动的准确控制仍然是一个挑战。传统方法往往集中在其中一种运动类型,或者在两者之间没有明确的区分,从限制了运动控制的多样性。实验结果表明,MotionCtrl相对于现有方法在运动控制方面表现出色,具有更高的生成视频质量和更灵活的运动控制能力。
商汤科技提出Story-to-Motion:从长文本生成人体运动轨迹
人工智能正逐渐渗透到各行各业,其中一项重要的进展是通过长篇文本生成自然人类运动,这在动画、游戏和电影等领域具有巨大潜力。从文本到运动的转化一直是一个巨大挑战,尤其是在处理角色在不同区域移动和执行特定动作时。这项研究的成果为人工智能技术在创意产业中的应用开辟了新的可能性,有望为相关领域带来巨大的发展。