Stable Video Diffusion问世!3D合成功能引关注,网友:进步太快
对于一个科技周边开发者来说,牢固扎实的基础是十分重要的,golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《Stable Video Diffusion问世!3D合成功能引关注,网友:进步太快》,主要介绍了,希望对大家的知识积累有所帮助,快点收藏起来吧,否则需要时就找不到了!
稳定扩散官方终于开始处理视频——
发布生成式视频模型Stable Video Diffusion(SVD)。
Stability AI官方博客显示,全新SVD支持文本到视频、图像到视频生成:
并且还支持物体从单一视角到多视角的转化,也就是3D合成:
根据外部评估,官方宣称SVD甚至比runway和Pika的视频生成AI更受用户欢迎。
尽管目前只发布了基础模型,但官方透露“正计划继续扩展,建立类似于稳定扩散的生态系统”
目前论文代码权重已上线。
近期视频生成领域不断涌现新的玩法,如今轮到了Stable Diffusion的出现,以至于网友们纷纷感叹“快”,这样进步的速度太快了!
但仅从Demo效果来说,更多网友们表示并没有感到很惊喜。
虽然我喜欢SD,而且这些Demo也很棒……但也存在一些缺陷,光影不对、而且整体不连贯(视频帧与帧之间闪烁)。
总归来说这是个开始,网友对SVD的3D合成功能还满是看好:
我敢保证,很快就会有更好的东西问世,只需要简单描述一下,就能够呈现一个完整的3D场景
SD视频官方版来袭
除了以上所展示的,官方还发布了更多的演示,下面来先看一下:
太空漫步也安排上:
保持背景静止,只让两只鸟移动也可以:
SVD的研究论文目前也已发布,据介绍SVD基于Stable Diffusion 2.1,用约6亿个样本的视频数据集预训练了基础模型。
可轻松适应各种下游任务,包括通过对多视图数据集进行微调从单个图像进行多视图合成。
经过微调后,官方公布了两种图像到视频模型。这些模型可以根据用户的需求,以每秒3到30帧的自定义帧速率生成14帧(SVD)和25帧(SVD-XT)的视频
对多视角视频生成模型进行了微调后,我们将其命名为SVD-MV
根据测试结果,在GSO数据集上,SVD-MV得分优于多视角生成模型Zero123、Zero123XL、SyncDreamer:
值得一提的是,Stability AI表示SVD目前仅限于研究,不适用于实际或商业应用。SVD目前也不是所有人都可以使用,但已开放用户候补名单注册。
视频生成大爆发
近期,视频生成领域出现了一种“混战”状态
前有PikaLabs开发的文生视频AI:
后又有号称“史上最强大的视频生成AIMoonvalley推出:
最近Gen-2的“运动笔刷”功能也正式上线,指哪画哪:
这不现在SVD又出现了,又有要卷3D视频生成的可能。
但文本到3D生成方面好像还没有太多进展,网友对这一现象也很是困惑。
有人认为数据是阻碍发展的瓶颈:
还有一些网友认为问题在于强化学习的能力还不够强
家人们对这方面的最新进展有了解吗?欢迎评论区分享~
论文链接:https://static1.squarespace.com/static/6213c340453c3f502425776e/t/655ce779b9d47d342a93c890/1700587395994/stable_video_diffusion.pdf 需要重新写的内容是:
终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《Stable Video Diffusion问世!3D合成功能引关注,网友:进步太快》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布科技周边相关知识,快来关注吧!

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