在计算机视觉和图形学领域,生成角色的中间帧运动一直是一个具有挑战性的任务,尤其是当涉及个性化角色的动画生成时。传统的动画生成方法需要针对特定角色进行数据收集和模型训练,而新项目AnyMoLe通过引入视频扩散...
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Read More近日,Luma Labs在GitHub上开源了一个名为感应矩匹配(Inductive Moment Matching, IMM)的项目,该项目通过一种新的矩匹配框架,为连续数据的扩散模型提供了一种统一且简化的解决方案。这一技术不仅显著减少了生成...
Read MoreVideoPainter最近推出了一种创新性的双流架构,专门用于视频修复任务。该架构显著降低了学习复杂性,同时改善了背景保留和对象生成的效果。视频修复是计算机视觉领域的一个重要研究方向,旨在自动填补视频中的缺失或...
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Read MoreGame Art Forge通过引入AI生成模板,正在彻底改变游戏资产的创建方式。该系统不仅大幅提升了开发速度,还增强了可扩展性和创意控制,使开发者能够实现高度自定义的同时保持一致性。无论是独立开发者还是大型团队,都...
Read More近日,一项名为MovieAgent的创新技术引起了广泛关注。该系统通过结合多种生成模态,利用基于角色的提示(persona-based prompting)来确保生成内容的一致性和准确性。MovieAgent进一步使用Stable Diffusion视频模型...
Read More近日,一项名为MovieAgent的创新技术引起了广泛关注。该系统通过结合多种生成模态,并采用基于角色的提示机制,显著提升了视频生成的一致性和准确性。MovieAgent利用Stable Diffusion视频模型生成并拼接帧,从而实现...
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