【论文汇总】Diffusion Models视频生成/视频编辑/可控视频生成/跨模态视频生成

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Diffusion Models视频生成-博客汇总

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Hierarchical Masked 3D Diffusion Model for Video Outpainting
Fanda Fan, Chaoxu Guo, Litong Gong, Biao Wang, Tiezheng Ge, Yuning Jiang, Chunjie Luo, Jianfeng Zhan
arXiv 2023. [Paper] [Github]
5 Sep 2023

Make-It-4D: Synthesizing a Consistent Long-Term Dynamic Scene Video from a Single Image
Liao Shen, Xingyi Li, Huiqiang Sun,文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-763468.html

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2024年02月21日
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2024年02月04日
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2024年02月05日
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2024年02月10日
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2024年02月09日
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数字人解决方案——Champ单个视频单张图像生成可控且一致的人体视频生成

Champ是阿里巴巴集团、南京大学和复旦大学的研究团队共同提出了一种创新的人体动画生成技术，Champ能够在仅有一段原始视频和一张静态图片的情况下，激活图片中的人物，使其按照视频中的动作进行动态表现，极大地促进了虚拟主播和其他虚拟角色生成技术的发展。 Cham

2024年04月10日
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Diffusion-LM Improves Controllable Text Generation 扩散语言模型改善可控文本生成

论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.14217 代码链接：https://github.com/XiangLi1999/Diffusion-LM 无需重训模型控制语言模型的表现是自然语言生成（NLG）的一个重要开放问题，近期工作已经在简单句子属性控制生成上取得了一定的进展，但是在复杂的、细粒度的控制上的进展还远远不够。

2023年04月09日
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论文阅读 - Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective

假设给定了一个数据集 { x 1 , x 2 , x 3 , . . . , x N } {x_1, x_2, x_3, ..., x_N} { x 1 , x 2 , x 3 , ... , x N } ，在图像生成任务中，每个 x i x_i x i 就是一张图片，每个点都是独立采样于真实数据分布 p ( x ) p(x) p ( x ) 的。生成模型的目的就是通过有限的数据集 { x i } {x_i}

2024年02月12日
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【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
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论文阅读 | RePaint: Inpainting using Denoising Diffusion Probabilistic Models

Lugmayr A, Danelljan M, Romero A, et al. Repaint: Inpainting using denoising diffusion probabilistic models[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2022: 11461-11471. 左图展示了masked image逐步去噪的过程；右图展示了基于扩散模型的Inpainting方法生成图片的多样性。现有方法的问

2024年01月21日
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