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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
这项技术在广告、教育、娱乐等领域有着广泛的应用，可以快速生成吸引人的视频内容。2. 工作流程文本生成视频的工作流程通常包括以下步骤：步骤1：文本处理首先，您需要准备要转化为视频的文本内容。 步骤2：图像生成文本生成视频通常伴随着图像的生成，这些图像可以是背景图片、文本框、图标等。您可以使用图像处理工具或库来生成这些图像，根据文本内容选择合适的图像元素。 常见的编解码器包括H.264和H.265，它们可以影响视频文件的大小和质量。2. 生成对抗网络 (GANs) : GANs包括生成器和判别器两个神经网络，它们相互竞争，生成器试图生成逼真的图像或视频，而判别器试图分辨真实的图像或视频。这种竞争促使生成器不断提高生成质量。2. 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：生成新视频一旦训练完成，您可以使用生成模型来合成新的视频内容。
3.5K62编辑于 2023-11-07 - 来自专栏程序那些事儿
Runway Gen2：AI视频生成的未来
Runway Gen2 是一种由 Runway Research 开发的新的文本到视频生成器。它是第一款公开可用的文本到视频模型，能够“真实和一致”地合成新视频。 突破 Gen2 的突破在于它能够生成逼真和一致的视频。这要归功于其使用了一种新的深度学习模型，该模型能够学习从文本和视频中捕捉信息。该模型由一个巨大的数据集训练，该数据集包括图像、视频和文本。 使用方式 Gen2 提供了多种生成视频的方式，你可以直接通过文本描述来生成一段视频，当然，你也可以根据图片和文字的描述来生成视频，此外，你还可以通过对视频进行神奇描绘来生成视频。 配合着类似 midjourney 等图片生成工具，你完全可以制作自己的动画视频。 应用 Gen2 具有广泛的应用前景。它可用于： 创意表达，创建新的艺术作品、视频游戏、电影等。 随着模型的改进，Gen2 将能够生成更加逼真和逼真的视频。 然而，Gen2 也面临一些挑战。例如，Gen2 生成的视频可能存在偏见或错误。此外，Gen2 可能被用于生成虚假或误导性的视频。
1.2K10编辑于 2023-11-30 Veo2与Imagen3视频图像生成技术
使用Veo 2和Imagen 3实现先进的视频与图像生成Veo 2：最先进的视频生成Veo 2能够创建涵盖广泛主题和风格的高质量视频。在与领先模型进行的人工评估对比中，Veo 2取得了最先进的结果。 Veo 2理解电影摄影的独特语言：在提示中指定类型、镜头或电影效果，Veo 2将以最高4K分辨率、长达数分钟的长度生成相应内容。 视频模型常产生“幻觉”（如多余手指或意外物体），Veo 2较少出现此类问题，使输出更真实。安全与负责任开发的理念指导了Veo 2。 与所有图像视频生成模型一样，Veo 2的输出包含不可见的SynthID水印，用于标识AI生成内容，减少错误信息和归属错误的风险。 新版Veo 2能力已上线Google Labs的视频生成工具VideoFX，并扩大了访问用户范围。可访问Google Labs加入等待名单。
10710编辑于 2026-04-10- 来自专栏开源心路
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。 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。 在这个命令中，你通常看到的 “+1 more” 变成了 “+2 more”，因为这个命令有两个额外的选项。 首先，你需要填写 “message” 栏。这是 PIKA 将用作你生成内容中的元素的文本。 你可以用 0, 1, 2 三个数字来设置。默认值是 1。但由于我们没有上传起始图像，所以使用 “-w” 选项没有任何意义。 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。
2.1K10编辑于 2023-12-06 - 来自专栏CreateAMind
Attribute2Image: 根据要求属性生成图片-视频及代码
Attribute2Image: Conditional Image Generation from Visual Attributes 视频介绍： 网络架构图 ? 效果展示： ? ? 阅读原文看代码和论文：https://sites.google.com/site/attribute2image 代码：https://github.com/xcyan/attr2img/ paper：
94020发布于 2018-07-25 - 来自专栏ZackSock
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 2.7、写入视频 写入视频的操作也是常规代码： import cv2 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') writer = cv2.VideoWriter( 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，生成的视频也比较大。 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。
91050发布于 2021-05-18 - 来自专栏编码如写诗
微软深夜炸场：Sora 2全员免费+无限生成AI视频创作
微软将Sora 2的强大能力封装在最简单的交互中，让专业级视频创作的门槛降至零。 2. 自带音效的视频生成 Sora 2最大的突破在于原生视听整合。 与以往"先生成视频，再配音轨"的分离流程不同，Sora 2能够： 自动生成匹配画面的音效（海浪声、脚步声） 合成自然的人声对话 生成贴合情绪的背景音乐 这种"画音一体"的生成能力，让视频内容具备了完整的叙事感染力 成本控制的技术逻辑 AI视频生成是算力密集型任务。Sora 2生成一段5秒视频，需要消耗大量GPU算力。微软如何承担"无限慢速生成"的成本？ 快速生成多个版本的广告视频 A/B测试的成本大幅降低 个性化营销视频的批量生产 2. 实现与专业剪辑软件的无缝衔接 多角色协同 多个角色在视频中互动 复杂剧情的自动生成 2.
92610编辑于 2026-03-27 - 来自专栏算法一只狗
Step-Video-T2V：全球最强开源视频生成
其覆盖的领域包含了语音、图片、视频理解和生成等。就在2月中，其就发布了Step-Video-T2V，号称全球最强的开源视频模型。 1 级别的生成质量- 仍需突破长时间一致性和复杂推理的难题 目前的视频生成模型，大部分都不能够做到生成复杂的一些序列动作，比如像之前Sora这样的模型它对于“体操表演”这种动作也难以控制 而Step-Video-T2V 虽然暂时无法达到能够Level-2的水平，但是在视频生成的可控性、物理一致性和长时序建模能力上有一进步的提升。 ）组合策略，形成一个端到端的文本到视频（T2V）生成框架。 Video Bench，是当前文本到视频（T2V）生成任务的一个重要基准。
2.7K10编辑于 2025-03-22 - 来自专栏AI算法能力提高班
VideoCrafter | 图文生成视频
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 （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、 ：video vae 和 video diffusion video vae 负责降低采样维度 视频数据X0喂给VAE编码器E，映射到隐层Z0，其可以以低维表示压缩的视频表征 Z0通过解码器D反映射会视频数据空间 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 3D U-Net 每一个block包含卷积层、空间变换ST、时间变换TT image-20231108112046340 主要在语义水平表征视频内容，同时很少捕捉细节。
2.4K20编辑于 2023-11-09 - 来自专栏AI算法能力提高班
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。
65820编辑于 2024-01-18 - 来自专栏合集
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！
2K20发布于 2021-01-08 - 来自专栏技术分享
智谱AI：CogVideoX-2b——视频生成模型的得力工具
智谱AI公布了一项激动人心的技术创新：他们决定将他们开发的视频生成模型CogVideoX的源代码对外公开。 这种技术能够将视频数据的体积压缩到原来的2%，极大地减少了处理视频所需的计算资源，同时保持了视频帧与帧之间的连贯性。这种技术的应用有效避免了在视频生成过程中可能出现的闪烁现象，保证了视频的流畅播放。 这项技术使得模型在处理视频数据时，能够更加精准地捕捉到时间维度上帧与帧之间的关系，建立起视频中的长期依赖关系。这样的设计使得生成的视频序列更加流畅和连贯，提高了观看体验。 在提高视频生成的可控性方面，智谱AI开发了一个端到端的视频理解模型。这个模型能够为视频数据生成精确且与视频内容紧密相关的描述。 通过以上步骤，你可以成功部署并运行CogVideoX，生成高质量的视频内容。
80210编辑于 2024-09-24 - 来自专栏量子位
“视频领域的Midjourney”！AI视频生成新秀Gen-2内测作品流出，网友直呼太逼真
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 号称可以一句话拍大片的AI视频生成工具Gen-2，开始露出庐山真面目。 有推特博主已经率先拿到了内测资格。 有网友看完这组作品直呼： 太不可思议了吧，只靠文字提示就能生成这样的结果！ 还有人直言： 这是视频领域的Midjourney来了。 博主实测Gen-2 这位博主名叫Nick St. AI视频生成也狂飙 专攻视频生成的AI工具Gen-2于3月20日发布（论文3月11号）。 作为AIGC领域的新秀，它的迭代速度和质量也是相当快了： Gen-1版本2月才刚诞生，那会还只能对已有视频进行编辑； 现在Gen-2就已经可以用文字和图像作为提示词直接生成视频了。 只用16句简单描述，它就能get一段长达11分钟的动画： 在往前一点儿，就在Gen-2发布同一天，阿里达摩院也开源了17亿参数的文本转视频AI： 效果是酱婶的： …… 可以预见，不止图像生成，视频领域也要变得热闹起来了
72930编辑于 2023-04-13 - 来自专栏机器之心
Meta生成式AI连放大招：视频生成超越Gen-2，动图表情包随心定制
机器之心报道 编辑：张倩、陈萍 生成式 AI 进入视频时代了。 提到视频生成，很多人首先想到的可能是 Gen-2、Pika Labs。 虽然这些模型可以通过使用视频 - 文本对进一步适用于文本 - 视频（T2V）生成，但视频生成在质量和多样性方面仍然落后于图像生成。 ：(1) 根据输入的文本提示生成图像；(2) 根据图像和文本的强化条件生成视频。 这使得 EMU VIDEO 即使在训练数据、计算量和可训练参数相同的情况下，也能超越直接 T2V 方法。 这项研究表明，通过多阶段的训练方法，文生视频的生成质量可以得到大幅提高。 除 T2V 外，EMU VIDEO 还可用于图像 - 视频生成，即模型根据用户提供的图像和文本提示生成视频。在这种情况下，EMU VIDEO 的生成结果有 96% 优于 VideoComposer。
56610编辑于 2023-11-18 - 来自专栏AI绘画
谷歌 Veo 2 视频生成模型入驻 Gemini，开启 8 秒 720p 视频创作新时代
一、产品介绍谷歌 Veo 2 是一款基于先进人工智能技术的视频生成模型，自 2025 年 4 月 16 日起，谷歌宣布将 Veo 2 视频生成 AI 模型带给 Gemini Advanced 订阅用户。 Veo 2 的工作原理与包括 OpenAI 的 Sora 在内的其他视频生成器类似，用户只需输入描述视频内容的文本，谷歌数据中心便会通过处理 Token 生成动画。 Veo 2 的设计兼顾了对真实世界物理规律的充分理解，尤其是对人类运动方式的把握。二、主要功能文本生成视频 ：用户可以通过输入详细的文字描述来生成相应的视频。 图片转视频 ：除了文本生成，Veo 2 还支持图片转视频功能，这为创作者提供了更多的创作灵活性。用户可以将已有的图片作为基础，通过 Veo 2 生成动态视频，进一步拓展创意空间。 总之，谷歌 Veo 2 视频生成模型的入驻，为 Gemini 平台增添了强大的视频创作能力，为用户带来了便捷、高效、高质量的视频生成体验。
92610编辑于 2025-04-25 - 来自专栏AI技术探索和应用
浅析SORA视频生成原理
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 1分钟的视频，这是之前t2v模型不敢想象的； （4）物理规则理解突破：视频中物体的运动、光影等似乎都非常符合自然世界的物理规则，整个视频看上去都非常自然和逼真。 （3）Visual Decoding 第（2）步中，diffusion transformer可以生成的其实不是像素空间的视频，而是隐空间的视频表征（denoised patches），这些patches （2）Sora有很强的语言理解能力 训练t2v模型需要大量带有文本标注的视频，OpenAI采用DALL·E 3中的re-captioning技术来解决。 总结一下主要是： （1）对世界的物理规则的理解还不完美； （2）长视频生成时容易出现不连贯或者物体凭空出现的现象。
1.8K20编辑于 2024-03-14 - 来自专栏算法一只狗
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，生成的视频很丝滑，而且人物的动作衔接的很连贯。 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？ 从官方文档中介绍，CoDef是内容变形场的缩写（content deformation field），它将输入视频分解为2D内容规范场（canonical content field）和3D时间形变场（ 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
61420编辑于 2024-10-09 - 来自专栏算法一只狗
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的视频效果：可以看到，生成的视频很丝滑，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
91920编辑于 2024-10-10 - 来自专栏算法一只狗
Stable Diffusion用来生成视频
之前我曾经多次介绍过，可以一键生成视频的模型。包括能够有效解决视频闪烁的Rerender A Video模型还有开源的CoDeF模型：这些模型要不就是没有开源，要不就是有一定的上手难度。 它是由Stability AI发布的，一个基于图像模型稳定扩散的生成视频模型。目前它已经提供了相应的模型和开源代码，普通人可以在20秒内简单上手。 稳定视频扩散以两种图像到视频模型的形式发布，能够以每秒 3 到 30 帧之间的可定制帧速率生成 14 和 25 帧。 比如下面的这个视频，可以看到人物的眼睛有一个明显的上移。风景图片转换这里上传了一张蓝色汽车的图片。从视频效果中可以看到，生成的效果使得汽车在运动，且车速较快，因为它的运动模糊效果很强烈。 比如上传的是一张静态的烟花图：它则能够模拟出烟花的动画效果：未来计划 目前仅仅开源了图片生成视频模型，但是未来将会把文本生成视频模型也一并开源。目前可以加入到它的waitlist中尝试一下。
78810编辑于 2024-10-01 - 来自专栏翩翩白衣少年
MuseV：不限视频时长的AI视频生成工具
项目介绍 MuseV 是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架。它采用了新颖的视觉条件并行去噪方案，支持无限长度视频的生成。 提供了预训练的虚拟人视频生成模型，具备 Image2Video、Text2Image2Video 和 Video2Video 等强大功能。 特色功能 • 无限长度视频生成：打破传统视频长度限制，让你的创意无限延伸。 • 多种功能模式：Image2Video、Text2Image2Video、Video2Video，满足不同创作需求。 在更大、更高分辨率、更高质量的文本视频数据集上进行训练可能会使 MuseV 更好。 • 有限类型的长视频生成。视觉条件并行去噪可以解决视频生成的累积误差，但当前的方法只适用于相对固定的摄像机场景。 总结 MuseV 以其无限长度视频生成以及对 Stable Diffusion 生态的支持以及多参考图像技术，成为视频生成领域的新兴力量。
2K10编辑于 2024-04-13
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