【论文阅读】VideoComposer: Compositional Video Synthesis with Motion Controllability

10月前作者：李加号pluuuus 分类：Toy博客阅读(32) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【论文阅读】VideoComposer: Compositional Video Synthesis with Motion Controllability。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

VideoComposer：具有运动可控性的合成视频。

paper：[2306.02018] VideoComposer: Compositional Video Synthesis with Motion Controllability (arxiv.org)

由阿里巴巴研发的可控视频生成框架，可以灵活地使用文本条件、空间条件和时序条件来生成视频，比如使用草图、深度图或运动向量等多个组合条件合成目标视频，极大地提高了视频灵活性和可控性。在多模态条件下进行视频生成。

引入了一个时空条件编码器，允许各种条件的灵活组合。使得可以整合多个模态，如草图、遮罩、深度和运动矢量。通过利用多模态控制，可以生成更高质量的视频，更好的细节。

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-757204.html

到了这里，关于【论文阅读】VideoComposer: Compositional Video Synthesis with Motion Controllability的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

Multi-Task Learning based Video Anomaly Detection with Attention 论文阅读

文章信息：原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10208994/ 源代码：无发表于：CVPR 2023 基于多任务学习的视频异常检测方法将多个代理任务结合在不同的分支中，以便在不同情境中检测视频异常。然而，大多数现有方法存在以下一些缺点： I) 它们的代理任务组合方式不是以

2024年01月20日
浏览(52)
【视频异常检测 Dual Memory Units with Uncertainty Regulation for Weakly Supervised Video Anomaly...论文阅读

中文标题：具有不确定性调节的双存储单元在弱监督视频异常检测中的应用文章信息：原文链接：https://arxiv.org/abs/2403.06154 源码：https://github.com/henrryzh1/UR-DMU 发表于：AAAI 2023 学习区分正常状态和异常事件的辨别性特征对于弱监督视频异常检测（WS-VAD）任务至关重要。现有方

2024年04月16日
浏览(55)
【论文阅读】EMO: Emote Portrait Alive - Generating Expressive Portrait Videos with Audio2Video Diffusi

在弱条件下使用音视频扩散模型生成富有表现力的肖像视频（音频+图像=动态视频） paper：[2402.17485] EMO: Emote Portrait Alive -- Generating Expressive Portrait Videos with Audio2Video Diffusion Model under Weak Conditions (arxiv.org) code：喜闻乐见没开源通过关注音频Prompt和面部动作之间的动态和关系来解

2024年04月13日
浏览(49)
论文阅读《Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.05263.pdf 复现源码：https://github.com/dvlab-research/BlockNeRFPytorch Block-NeRF是一种能够表示大规模环境的神经辐射场（Neural Radiance Fields）的变体，将 NeRF 扩展到渲染跨越多个街区的城市规模场景。该方法将场景分解为单独训练的 NeRF，使渲染时间与

2024年02月03日
浏览(45)
【论文简介】Stable Diffusion的基础论文:2112.High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

稳定扩散生成模型(Stable Diffusion)是一种潜在的文本到图像扩散模型，能够在给定任何文本输入的情况下生成照片般逼真的图像 Stable Diffusion 是基于 latent-diffusion 并与 Stability AI and Runway合作实现的 paper: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 本论文代码：https://github.co

2024年02月08日
浏览(38)
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models 稳定扩散模型论文笔记

一、研究现状早期图像生成方法主要是变分自动编码器（Variational Autoencoders, VAEs)，该算法利用编码器和解码器以及变分推断的方法学习隐空间到真实图像空间的映射从而完成图像的生成。其优势是特征空间可迁移并且训练较为稳定，但是不容易进行模型评估，当输入

2024年02月20日
浏览(43)
【论文阅读+复现】AniPortrait: Audio-Driven Synthesis of Photorealistic Portrait Animation

AniPortrait：音频驱动的逼真肖像动画合成。 code：Zejun-Yang/AniPortrait: AniPortrait: Audio-Driven Synthesis of Photorealistic Portrait Animation (github.com) paper：[2403.17694] AniPortrait: Audio-Driven Synthesis of Photorealistic Portrait Animation (arxiv.org) 出处：腾讯，2024.3.26 总结： AniPortrait，一个由音频和参考肖像

2024年04月16日
浏览(62)
论文阅读：SDXL Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis

论文链接代码链接背景：Stable Diffusion在合成高分辨率图片方面表现出色，但是仍然需要提高本文提出了SD XL，使用了更大的UNet网络，以及增加了一个Refinement Model，以进一步提高图片质量。用户偏好调查比较可以看到，在不增加Refiner模型的情况下，SD XL的效果已经比SD 1.

2024年03月11日
浏览(84)
【Stable Diffusion论文精读】High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models（主打详细和易懂）

2023年06月20日
浏览(51)
论文阅读 | Cross-Attention Transformer for Video Interpolation

前言：ACCV2022wrokshop用transformer做插帧的文章，q，kv，来自不同的图像代码：【here】传统的插帧方法多用光流，但是光流的局限性在于第一：它中间会算至少两个 cost volumes，它是四维的，计算量非常大第二：光流不太好处理遮挡（光流空洞）以及运动的边缘（光流不连续）

2024年02月09日
浏览(44)