来源:AICG工具箱 责编:网络 时间:2025-05-06 14:27:40
随着扩散模型的飞速发展,诞生了Midjourney、DALL·E 3、Stable Difusion等一大批出色的文生图模型。但在文生视频领域却进步缓慢,因为文生视频多数采用逐帧生成的方式,这类自回归方法运算效率低下、成本高。
即便使用先生成关键帧,再生成中间帧新方法。如何插值帧数,保证生成视频的连贯性也有很多技术难点。
科技、社交巨头Meta则提出了一种全新的文生视频模型Emu Video。该模型使用了分解式生成方法,先生成一张图像,再以该图像和文本作为条件生成视频,不仅生成的视频逼真符合文本描述,算力成本也非常低。
论文:https://emu-video.metademolab.com/assets/emu_video.pdf
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关于Stable Diffusion的内容很多,在本篇教程里,我会先为你介绍Stable Diffusion模型的运行原理、发展历程和相较于其他AI绘图应用的区别。
Stable Diffusion 是一种基于扩散过程的图像生成模型,可以生成高质量、高分辨率的图像。它通过模拟扩散过程,将噪声图像逐渐转化为目标图像。这种模型具有较强的稳定性和可控性,可以生成具有多样化效果和良好视觉效果的图像
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