https://github.com/anonymous0x233/ReuseAndDiffuse
Reuse and Diffuse: Iterative Denoising for Text-to-Video Generation
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Ma grand-mère m’a raconté que quand elle était étudiante, elle avait un petit-ami. À l’âge de 18 ans, il a dû partir pour le service militaire, elle ne l’a pas attendu et elle a épousé quelqu’un d’autre. Quand ma grand-mère avait 58-59 ans, un homme (son premier amour) lui a envoyé une demande d’amis sur un réseau social, ils ont commencé à parler... En moins de six mois, ils ont décidé de se voir. Le trajet en train a duré deux jours et ils se sont finalement rencontrés. Cela fait maintenant deux ans qu’ils habitent ensemble et qu’ils nous rendent visite de temps en temps. Je réalise maintenant que leur amour l’un envers l’autre n’a jamais cessé.
관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.
Reuse and Diffuse: Iterative Denoising for Text-to-Video Generation
LAVIE: High-Quality Video Generation with Cascaded Latent Diffusion Models
Free-Bloom: Zero-Shot Text-to-Video Generator with LLM Director and LDM Animator
VideoComposer: Compositional Video Synthesis with Motion Controllability
Align your Latents: High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models
VideoCrafter1: Open Diffusion Models for High-Quality Video Generation
Video-LaVIT: Unified Video-Language Pre-training with Decoupled Visual-Motional Tokenization
Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video Data
NÜWA: Visual Synthesis Pre-training for Neural visUal World creAtion
Follow Your Pose: Pose-Guided Text-to-Video Generation using Pose-Free Videos
GODIVA: Generating Open-DomaIn Videos from nAtural Descriptions
VideoComposer: Compositional Video Synthesis with Motion Controllability
OnlyFlow: Optical Flow based Motion Conditioning for Video Diffusion Models
Tune-A-Video: One-Shot Tuning of Image Diffusion Models for Text-to-Video Generation
Align your Latents: High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models
OmniV2V: Versatile Video Generation and Editing via Dynamic Content Manipulation
Make-An-Audio: Text-To-Audio Generation with Prompt-Enhanced Diffusion Models
VideoFusion: Decomposed Diffusion Models for High-Quality Video Generation
MUGEN: A Playground for Video-Audio-Text Multimodal Understanding and GENeration
VideoCrafter1: Open Diffusion Models for High-Quality Video Generation
Make-A-Video: Text-to-Video Generation without Text-Video Data
FLATTEN: optical FLow-guided ATTENtion for consistent text-to-video editing
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.