谷歌推Scenic:可识别视频内容 并生成详细描述
Scenic是谷歌推出的模型,一个专注于计算机视觉领域的代码库,主要用于研究基于注意力的模型。该库提供了一系列共享的轻量级库,解决训练大规模视觉模型时常见的任务,并包含了几个使用这些库的问题特定训练和评估循环的项目。只有当功能被证明在许多模型和任务中广泛有用时,才可能将其上游到Scenic的共享库中。
告别复杂工作流!北大发布新视频转视频项目FRESCO 还支持转化部分区域
FRESCO项目是北京大学最新发布的视频转视频项目,它的出现极大地简化了视频处理的工作流程。这个项目的核心功能是将视频转换成不同风格的视频还可以只转换视频的某一部分,这无疑为视频处理带来了极大的便利。无疑将会对视频处理领域产生深远的影响。
每日AI:谷歌推AI视频VideoPrism;ChatGPT新增文本朗读功能;Stability AI推图片放大工具Creative Upscaler;Stable Diffusion安卓版客户端来了
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视频新技术!Anything in Any Scene可以在视频中无缝插入任何物体
"AnythinginAnyScene"是一项新颖的技术,可以在现有的动态视频中无缝地插入任何物体,从增强视频的视觉效果和真实感。该技术的主要特点包括准确放置物体、真实模拟光照和阴影效果以及保持视觉风格一致性。4、为了在连续的视频帧中保持物体的稳定性和连贯性,采用动态跟踪和视频稳定技术,确保随着场景变化,插入的物体能够自然地移动和适应新的视角和位置,包�
Pika、Gen-2、ModelScope、SEINE……AI视频生成哪家强?这个框架一测便知
AI视频生成,是最近最热门的领域之一。各个高校实验室、互联网巨头AILab、创业公司纷纷加入了AI视频生成的赛道。这一做法针对其他很多视频生成中的问题或许也有效。
生成超清分辨率视频,南洋理工开源Upscale-A-Video
大模型在生成高质量图像方面表现出色,但在生成视频任务中,经常会面临视频不连贯、图像模糊、掉帧等问题。这主要是因为生成式抽样过程中的随机性,会在视频序列中引入无法预测的帧跳动。卷积神经网络和扩散等方法会出现模糊不清,失真等效果,无法达到同等水准。
南洋理工大学研究人员推出研究人员发布Upscale-A-Video:利用文本提示提升视频超分辨率
新加坡南洋理工大学的研究人员成功发布了一项名为"Upscale-A-Video"的视频超分辨率技术,通过开创性的文本引导潜在扩散方法,旨在提升低质量视频的视觉质量。视频超分辨率领域面临着在真实场景中常见的多样且复杂的降质问题,包括但不限于降采样、噪音、模糊、闪烁和视频压缩等因素。NTU的研究不仅在技术上取得了显著进展,更为实现视频超分辨率的真实性和高质量提供了新的可能性。