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AI短视频制作一本通:文本生成视频、图片生成视频视频生成视频

第一部分:文本生成视频1. 文本生成视频概述随着人工智能(AI)技术的飞速发展,视频制作领域也迎来了创新的浪潮。文本生成视频是其中的一项令人激动的进展,它利用自然语言处理技术将文本内容转化为视频。...文本生成视频的应用非常广泛,可以根据不同场景和目的进行定制。第二部分:图片生成视频1. 图片生成视频原理图片生成视频是将一系列静态图片转化为视频的过程。在这一部分,我们将探讨图片生成视频的基本原理。...第三部分:视频生成视频1. 视频生成视频原理视频生成视频是一种使用人工智能技术合成新视频的方法。它借助生成对抗网络(GANs)和深度学习模型,可以用于各种应用,包括电影特效、艺术实验和视频内容生成。...步骤2:训练生成模型使用生成对抗网络或其他深度学习模型,对视频数据进行训练。模型将学会从输入数据生成逼真的视频。步骤3:生成视频一旦训练完成,您可以使用生成模型来合成新的视频内容。...您可以根据需要使用不同的生成模型和后期处理技术。这就完成了本指南的三部分:文本生成视频、图片生成视频视频生成视频

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    AI生成视频-Pika

    背景介绍 Pika 是一个使用 AI 生成和编辑视频的平台。它致力于通过 AI 技术使视频制作变得简单和无障碍。...Pika 1.0 是 Pika 的一个重大产品升级,包含了一个新的 AI 模型,可以在各种风格下生成和编辑视频,如 3D 动画,动漫,卡通和电影风格。...登录申请Pika Discord https://discord.gg/pika 试用交互命令行生成视频。...大拇指向下 告诉机器人(和 Pika 实验室团队)Pika 做了一些丑陋、错误的东西,或者视频完全没有移动。 重新生成 - 重复提示 使用相同的提示词和参数再生成一个视频。...对于第三次生成,我们将使用 “-camera rotate clockwise” 选项。 注意:以上步骤中的每一个生成命令都应该以回车键结束,这样 PIKA 才会开始生成你的视频片段。

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    Python生成字符视频

    Python生成字符视频 一、前言 在之前也写过生成字符视频的文章,但是使用的是命令行窗口输出,效果不是很好,而且存在卡顿的情况。于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。...2.6、读取视频 读取视频的操作一般是通用的,代码如下: import cv2 # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 获取视频的帧率 fps = cap.get...生成的尺寸我们先除了scale,然后再乘font_size。scale是原图的缩小程度,因为像素有很多,所以我们需要先把图片缩小。而为了让我们的字体显示更清楚,我们需要把生成的字符图片放大。...因此需要注意,虽然我们生成的图片看起来单调,但是当font_size设置为5时,得到的图片已经比较大了。因此当你生成长时间的视频时,会花费比较多的时间,生成视频也比较大。...生成的字符画 可以看到效果还是很不错的。 五、生成字符视频 有了上面的代码,我们就可以对整个视频进行转换了。

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    使用 Node.js、Canvas 和 FFmpeg 实现实时视频生成与推送

    # 使用 Node.js、Canvas 和 FFmpeg 实时生成并推送视频流 # 1. 背景和需求 在许多实时视频应用场景中,我们需要动态生成实时视频流并将其推送到 RTMP 服务器。...例如,我们可能需要生成一个实时显示当前时间的视频流,或者在游戏直播时显示实时弹幕等。本文将介绍如何使用 Node.js、Canvas 和 FFmpeg 实现这一需求。 本文将分为两个部分。...第一部分将介绍如何使用 Node.js、Canvas 和 FFmpeg 生成一个包含 100 帧图像的静态视频文件。第二部分将基于第一部分的内容,介绍如何实时生成并推送视频流到 RTMP 服务器。...接下来,我们将介绍如何基于这个功能实现实时生成并推送视频流。 # 3....# 总结 本文介绍了如何使用 Node.js、Canvas 和 FFmpeg 实现实时视频流的生成和推送。首先,我们实践了如何生成一个静态视频文件,然后在此基础上实现了实时生成并推送视频流的功能。

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    VideoCrafter | 图文生成视频

    pdf code https://github.com/ailab-cvc/videocrafter image-20231108102745812 Abstract 商用的Text2Video模型可以生成高质量的视频...,但是不开源,无法研究 VideoCrafter开源了2个模型,Text2Video和Image2Video,其中I2V可以生成1024X576高分辨率的电影质量的视频,在质量上超过其它开源模型,而且是业内第一个开源的的...(I2V模型输入为text和reference image) Contributions T2V模型可以生成高分辨率高质量视频,训练集集为2千万视频和6亿张图像 I2V模型可以很好的保留参考图像的内容、...image-20231108111414839 video diffusion 对视频隐层Z0进行去噪,最后通过VAE解码器在像素空间生成视频 采用3D U-Net架构,包含了时间维度 Denoising...主要在语义水平表征视频内容,同时很少捕捉细节。

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    moviepy,短视频生成

    简单说,moviepy可以作为服务端的视频处理,在服务端完成简单的处理,流水线工作。而且考虑到实际上所有的视频处理最后都追踪到 底层的数据处理,理论上知晓视频处理的原理,可以完成甚至开发新的功能。...pip安装 pip install moviepy即可完成安装 opencv opencv也是我们最常用的视频读写库,但是opencv很明显,不太适合简单的视频剪辑,而更适合视频处理的用户,比如完成运动目标检测.../origin/1.mp4') # 读取视频 todo = clip.subclip(0, 5) # 截取视频的前5秒 time_length = clip.duration # 拿到视频的时长...生成列表 random_list = random.sample(count_list, 9) # 从列表中随机选取9个,共计90s bg_audio = editor.AudioFileClip.../output/1.mp4', threads=16) # 以16个线程保存视频 这将是一个有趣的东西,计划完成到自动生成营销短视频的程度!

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    视频生成 | 群魔乱舞

    骨架驱动的人形动画生成 输入 人脸图像+视频动画 或者 文本描述 输出 视频 原理简介 人类舞蹈视频生成框架,它基于扩散模型(Diffusion Models,DM)。...旨在根据目标身份和姿势序列生成高质量的定制化人类视频。...使用Minigpt-v2作为视频描述器,生成关键帧的详细描述。...用户可以通过输入文本提示、面部图像或服装图像来生成特定人物的视频。 实验结果: 能够根据指导序列和简单的内容描述(文本提示、图像提示或文本和图像提示)生成高质量和逼真的视频。...总的来说,是一个基于扩散模型的人类视频生成框架,它通过结合文本提示、图像提示和姿势序列来生成定制化的人类视频,具有较高的灵活性和泛化能力。

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    CoDeF解决生成视频“闪烁”问题

    还记得我之前曾经介绍过的一个模型Rerender,这个AI模型能够有效的解决视频生成中“闪烁”问题。可以看到,生成视频很丝滑,而且人物的动作衔接的很连贯。...好消息是,来自香港科技大学的学生,也很好的解决了视频生成的“闪烁”问题,而且可以任意转换图片风格。同时他们将代码进行开源,可以自己进行操作。他们发布的模型称为CoDeF。...那我们可以先来看看它生成视频的效果:在对于人物的转换上,也表现出很丝滑的效果,动作和形态都比较相似:不仅仅在人物生成上,风景的风格转换也表现很出色:网友看了都直呼应用效果效果确实很好这是疯了把!...这就是AI视频生成的未来那这个模型到底是什么做到的呢?...文件然后再生成canonical图片,执行代码后会在results文件夹下生成canonical_0.png第三步,生成视频然后我们可以把自己所要生成的风格图片上传上去,这里可以用Stable Diffusion

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    浅析SORA视频生成原理

    介绍 官网:https://openai.com/sora OpenAI发布了视频生成模型Sora,最大的Sora模型能够生成一分钟的高保真视频。...同时OpenAI称,可扩展的视频生成模型,是构建物理世界通用模拟器的一条可能的路径。 Sora能够生成横屏1920*1080视频,竖屏1080*1920视频,以及之间的所有内容。...这使得Sora可以兼容不同的视频播放设备,根据特定的纵横比来生成视频内容,这也会大大影响视频创作领域,包括电影制作,电视内容,自媒体等。...最新能力突破 (1)画质突破:视频非常高清,细节极其丰富; (2)帧率和连续性突破:视频帧率高、连续性好(无闪烁或明显的时序不一致); (3)时长突破:相比之前t2v模型仅能生成几秒的时长,Sora可以生成长达...另外,进一步利用GPT将视频标注模型生成的简短文本扩展成更长的文本有利于还利用Sora准确遵循用户文本提示生成高质量视频

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    AI解决生成视频“闪烁”问题

    在上一期中,我曾经介绍了用ControlNet结合Mov2Mov插件生成新的视频。虽然它能够快速的对视频中的人物进行转换,但是还存在难以解决的闪烁问题。...首先来看看他们生成视频效果:可以看到,生成视频很丝滑,而且人物的动作衔接的很连贯。...这样的前景大有用途,我们久可以利用现有的视频生成不同另一种不同的风格。比如把一个雕像转换成一个真实的人物也是轻而易举:从放出的论文中可以看出,作者把这个方法称为“零样本文本指导视频翻译”方法。...利用上面的方法进行生成后,在连续的十几秒中,每一幅图片的细节都生成相似,就能够有效缓解视频闪烁的情况出现。...下图是作者对比Stable-Diffusion的结果:当然,在不同的模型比较上,该作者提出的方法在生成视频的稳定性上效果明显提高:同时,在输入文本中仅需更改几个词语,在视频背景保持不变的情况下,可以不断的调节视频中的细节

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