Blitzschnelle Videoerzeugung mit AnimateDiff-Lightning: Fortschrittliche Methoden zur Beschleunigung von Diffusionsmodellen
Unser Modell AnimateDiff-Lightning ermöglicht blitzschnelle Videogenerierung durch den Einsatz von progressiver adversarieller Diffusionsdestillation. Darüber hinaus verbessern wir die Kompatibilität des Modells mit verschiedenen Basismodellen durch eine neuartige Kreuzmodell-Destillation.
Verbesserung der Aktionsgenerierung bestehender Videodiffusionsmodelle durch EchoReel
EchoReel ist ein neuartiger Ansatz, um die Fähigkeiten bestehender Videodiffusionsmodelle bei der Generierung komplexer Aktionen zu verbessern, indem Bewegungsinformationen aus Referenzvideos extrahiert und in den Generierungsprozess integriert werden.
Ein leistungsfähiges Sprachmodell für die Videogenerierung ohne Vorgaben
VideoPoet ist ein Modell zur Synthese hochqualitativer Videos aus einer Vielzahl von Eingangssignalen. Es verwendet eine Decoder-only-Transformer-Architektur, die multimodale Eingaben wie Bilder, Videos, Text und Audio verarbeitet. Das Trainingsprotokoll folgt dem von Großen Sprachmodellen (LLMs), bestehend aus zwei Stufen: Vortraining und aufgabenspezifische Anpassung. Das vortrainierte LLM dient als Grundlage, die an eine Reihe von Videogenerierungsaufgaben angepasst wird. Die Ergebnisse zeigen die wettbewerbsfähigen und state-of-the-art-Fähigkeiten des Modells, insbesondere bei der Erzeugung realistischer und interessanter Videos mit Bewegung.
Effiziente Bewertung und Analyse von Videogenerierungsmodellen mit STREAM - einem neuartigen Metrik für räumliche und zeitliche Aspekte
STREAM ist eine neue Metrik, die es ermöglicht, die räumlichen und zeitlichen Aspekte von Videos unabhängig voneinander zu bewerten und zu analysieren, um so die Leistung von Videogenerierungsmodellen umfassend zu erfassen.
Effiziente Videoerzeugung mit strukturierten Zustandsräumen: Wie sich Diffusionsmodelle für Videos mit Hilfe von State-Space-Modellen verbessern lassen
Durch den Einsatz von State-Space-Modellen (SSMs) in den temporalen Schichten von Diffusionsmodellen für die Videogenerierung lässt sich die Speichereffizienz bei der Erzeugung längerer Videosequenzen deutlich verbessern, ohne dabei die Qualität der generierten Videos zu beeinträchtigen.
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