该数据集专为研究扑翼机器人机翼的深度逆映射模型而创建，旨在为拍翼机器翼的控制提供一种新的学习框架。作为 DeepSeek 系列的高性能版本，它在多个基准测试中表现出色，支持多种应用场景，如移动设备与边缘计算、在线推理服务等，以提高响应速度和降低运营成本，其具备非常强大的推理和决策能力。该数据集是一个用于遥感图像分析的全球性、多模态、多尺度视觉-语言数据集，旨在弥合遥感 (RS) 图像与自然语言理解
字节与港大联手发布的视频生成模型
本文最开始属于此文《视频生成Sora的全面解析：从AI绘画、ViT到ViViT、TECO、DiT、VDT、NaViT等》但考虑到DiT除了广泛应用于视频生成领域中，在机器人动作预测也被运用的越来越多，加之DiT确实是一个比较大的创新，影响力大，故独立成本文在ViT之前，图像领域基本是CNN的天下，包括扩散过程中的噪声估计器所用的U-net也是卷积架构，但随着ViT的横空出世，人们自然而然开始考虑这
大量实验结果表明，UniAnimate 在定量和定性评估中都取得了优于现有最先进同类产品的合成结果。值得注意的是，UniAnimate 甚至可以通过迭代使用第一帧调节策略来生成高度一致的一分钟视频。本文将详细介绍如何实现该模型的本地部署。
本教程详细介绍了如何本地部署和实践 CogVideoX-2b 模型的全过程，从创建丹摩实例、配置环境到实际生成视频的步骤，为开发者提供了清晰的指导。
前段时间开源了CogVideoX-Fun，发现第一版有些时候图生视频不太动，观察了原版的SVD和原版的CogVideoX-I2V，应该要给参考图片添加一些Noise会更好。并且重构了动作更大的数据集，目标动的也就越开心。另外，筛选了一批带有Pose的视频，训练了带有控制的CogVideoX-Fun模型。https://github.com/aigc-apps/CogVideoX-Funhttps:
对于视频生成来说，上下文是一个非常重要的概念，在生成新的一帧内容的时候，最好能参考前边的内容，这样才能尽量的让动画动作连贯，不该闪烁的地方不要乱闪烁，那么这篇我们就一起来看下animtediff evolved节点是如何设置上下文的。
deforum这个插件其实去年就在webui流行的时候火过一阵子，效果的话，因为并没有引入太多“时间”的概念，所以画面基本上每一帧都不一样，但也恰恰因为这个，所以可以产生很多宛若吃了毒蘑菇的视频，后来animatediff火了之后，这个插件就慢慢没那么热了，但今年这一阵子又因为一些文旅节目的ai短片，又开始流行了一些，果然潮流这个东西是个轮回。之前在webui中使用deforum的方法出过视频，这
2023年11月21日** 由 `Stability AI` 开源2个`图片到视频模型它将静止图像（still image）作为条件帧(conditioning frame)，并从中生成视频分辨率（`1024x576`）。1. 上传已有1张图片，生成相关的视频片段、生成视频长度2-5秒，帧率 3-30帧每秒，2. 串联一个Stable-XL模型，生成图片后，再生成视频(文字到图片再到视频)
chatGPT带来了几个月的AIGC热度，文本图像生成模型大行其道，但AI在视频生成任务上尚没有较好的开源仓库，并受限于“缺那么几百块A100"的资源问题，大多数人无法展开视频生成的研究。好在目前有不少针对视频生成的相关paper，也有不少开源实现，事实上缺的是一个完整的训练+推理+Pretrained模型，本文要解决的就是这个问题。
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