- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
Veo 3 可以生成视频，并附带配乐
谷歌最新的视频生成 AI 模型 Veo 3 可以创建与其生成的剪辑相配的音频。 周二，在谷歌 I/O 2025 开发者大会上，谷歌发布了 Veo 3。 该公司声称，这款产品可以生成音效、背景噪音，甚至对话，为其制作的视频增添配乐。谷歌表示，Veo 3 在生成的视频质量方面也比上一代Veo 2有所提升。 你可以给 Veo 3 一个描述人物和环境的提示，并根据你希望的声音效果提出对话建议。” 视频生成器工具的广泛普及，导致供应商数量激增，该领域已趋于饱和。 如果谷歌能够兑现其承诺，音频输出将成为 Veo 3 的一大差异化优势。人工智能声音生成工具并不 新鲜，用于创建视频 音效 的模型也并非新鲜事物。 但据谷歌称，Veo 3 的独特之处在于它能够理解视频中的原始像素，并自动将生成的声音与视频片段同步。 Veo 3 的诞生很可能得益于DeepMind 早期在“视频转音频”人工智能领域的研究。
38900编辑于 2025-05-31- 来自专栏全栈技术
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
步骤3：音频合成为了增强视频的吸引力，您可以合成配音或背景音乐。音频合成可以使用文本转语音（TTS）技术来实现，将文本转化为声音。步骤4：视频合成最后，将生成的图像和音频合成为视频。 您可以使用视频编辑工具或库来将图像序列和音频合并在一起。设置帧速率和视频分辨率以获得所需的输出效果。3. 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。 您提供一些输入或引导，生成模型将生成相应的视频。步骤4：后期处理（可选）生成的视频可能需要进行后期处理，如添加特效、音频合成等。3. load_model("generator_model.h5")# 步骤3：生成新视频# 定义输入或引导，例如，噪声或条件信息input_data = np.random.randn(1, 100)
3.5K62编辑于 2023-11-07 - 来自专栏新智元
单张人像生成视频！中国团队提出最新3D人脸视频生成模型，实现SOTA
文中，作者设计了一套三维动态预测和人脸视频生成模型(FaceAnime)来预测单张人脸图像的3D动态序列。 通过稀疏纹理映射算法进一步渲染3D动态序列的皮肤细节，最后利用条件生成对抗网络引导人脸视频的生成。 因此，文章针对这些方面做出了以下贡献： 不同于广泛使用2D稀疏人脸landmarks进行图像/视频的引导生成，文章主要探索包含人脸丰富信息的3D动态信息的人脸视频生成任务； 设计了一个三维动态预测网络 (3D Dynamic Prediction，3DDP)来预测时空连续的3D动态序列； 提出了一个稀疏纹理映射算法来渲染预测的3D动态序列，并将其作为先验信息引导人脸图像/视频的生成； 文章使用随机和可控的两种方式进行视频的生成任务 给定不同的3DMM系数所得到的不同三维人脸重建和稀疏映射的结果 不同于以往只针对某一种任务的视频生成，在本文中作者提出了三个不同的生成任务，即人脸视频重定向（Face video retargeting
1.6K30发布于 2021-08-25 - 来自专栏AI科技评论
Sora 面世，视频生成的 GPT-3 时刻来了
短视频生成模型的比拼中，谁能拔得头筹？ 作者丨王悦、郭思、赖文昕 编辑丨陈彩娴 2月16日凌晨，正值中国春节法定节假日期间，OpenAI 毫无预兆地发布了 AI 视频生成大模型 Sora。 Tim Brooks 早两个月加入 OpenAI——去年 1 月 PhD 毕业后，Tim Brooks就丝滑入职 OpenAI，参与了 DALL·E-3 的工作。 该模型结合了GPT-3和Stable Diffusion语言和图像两种模型的互补知识，为跨越两种模态的任务创建配对训练数据，并根据该数据训练而成。 它能生成带有动态视角变化的视频，当摄像机位置和角度变动时，视频中的人物和场景元素能够在三维空间中保持连贯移动。 在生成长视频时，保持时间上的连续性一直是个挑战。 V-JEPA 采用新的模型训练方法，经过打磨也能开发类似 Sora 的短视频生成产品，并解决视频、图像生成的帧间一致性问题。
49110编辑于 2024-02-27 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。 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。 Imagen 3：最先进的图像生成改进后的Imagen 3图像生成模型能够生成更明亮、构图更佳的图像，能以更高精度呈现从写实到印象派、抽象到动漫等多种艺术风格。 在与领先图像生成模型的人工对比评估中，Imagen 3达到了最先进水平。即日起，最新Imagen 3模型将在Google Labs的图像生成工具ImageFX中向100多个国家全球推出。
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。 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。 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。 我们很高兴推出 Pika 1.0，这是一次重大的产品升级，包括一个新的 AI 模型，它能够以 3D 动画、动漫、卡通和电影等各种样式生成和编辑视频，以及一个新的 Web 体验，使其更容易使用。
2.1K10编辑于 2023-12-06 - 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。 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。 下面是完整的视频效果： http://mpvideo.qpic.cn/0bf2eiagyaaaouanjonapvqfaiwdnqraa3aa.f10002.mp4? dis_k=5674fd1d24759865d04524585920c021&dis_t=1621308001&spec_id=MzU3MjcxMjI5OA%3D%3D1621308001&vid=wxv
91050发布于 2021-05-18 - 来自专栏CreateAMind
3d模型生成-使用深度网络 视频代码ppt论文
Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling 提供已经训练好的模型 ： https://github.com/zck119/3dgan-release repository contains pre-trained models and sampling code 视频： ?
54511发布于 2018-07-25 - 来自专栏AI算法能力提高班
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 3D U-Net 每一个block包含卷积层、空间变换ST、时间变换TT image-20231108112046340 控制信号包括语义控制（文本提示）和动作速度控制（FPS帧率） image-20231108112244180
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 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 /bg-music/1.mp3') # 读取音乐 for item in random_list: todo = editor.concatenate_videoclips([todo, clip.subclip /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 - 来自专栏机器之心
同时提升摄像机控制效率、视频质量，可控视频生成架构AC3D来了
可控的视频生成需要实现对摄像机的精确控制。然而，控制视频生成模型的摄像机运动（camera control）总是不可避免地伴随着视频质量的下降。 AC3D 从基本原理出发，分析了摄像机运动在视频生成中的特点，并通过以下三方面改进了视频生成的效果和效率： 1. 低频运动建模：研究发现视频中的摄像机运动具有低频特性。 这些发现促成了 AC3D 架构的设计，从而同时提升了摄像机控制的效率以及视频的质量，使得 AC3D 在具有摄像机控制的生成视频建模中达到了新的技术水平。 通过这些方法，AC3D 在摄像机控制效率和生成质量上取得了显著突破，为高质量的文本生成视频提供了新的技术基准。 模型结果 研究者展示了一系列提示词，不同摄像机轨迹下的可控视频生成（总时长 40 秒），通过这些视频可以直观地观察 AC3D 在摄像机控制上的表现。 Prompts： 1.
2.2K10编辑于 2025-02-03 - 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 （可以看成一个大的3D tensor），为了后续transformer计算方便，将这个特征切成不重叠的3D patches，再将这些patches拉平成一个token序列，这个token序列其实就是原始视频的表征了 （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 reshape成视频3D特征再经过第（1）步中的VAE的decoder，就可以映射回像素空间，得到最后生成的视频。 （3）如何保证长视频的质量 首先训练数据一定是下了很多功夫，从report中我们也看到openai使用了类似DALLE3的cationining技术，训练了自己的video captioner，用以给视频生成详尽的文本描述
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
在不久前 OpenAI Sora 以其优秀且惊人的视频生成效果迅速走红，更是在一众文生视频模型中脱颖而出，成为了文生视频领域的领头羊。 同时它也推动了行业内文生视频技术的发展。 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。 只需选择你喜欢的功能模式，输入相应的素材（如图片、文本或视频），它将为你生成高保真的虚拟人视频。同时，你还可以根据需要调整各种参数，实现个性化的创作。 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 - 来自专栏AI科技评论
Pika 一键生成 3 秒视频，够做一个表情包
目前Pika一键最多生成长度为3秒的24帧视频，即基础功能可生成72帧画面。这个量级的素材，也够做一个表情包。 在文字生成视频的过程中，可通过这个功能调整视频的分辨率比例、帧数。可选择的分辨率包括16:9、9:16、1:1、5:2、4:5、4:3，最高可生成24帧的视频。 视频内容风格的一致性 3 图片生视频、视频生视频 在文字输入框的左下方，有一个“Image or video”按钮，点击可上传本地的图片或者视频。 3秒，在首次生成视频以后如果对视频的基本效果满意，可以直接使用“Add 4s”功能增加4秒 而“Edit”则包括了Modify region（局部修改）和Expand canvas（扩展画布）两个功能。 Explore上其它用户上传的视频 4 结论：Pika的功能还是个雏形 Pika目前基础生成的视频局限在3秒时长最大24帧的视频，即单一次生成最多72帧画面。
1.5K10编辑于 2024-01-11 解锁谷歌Veo 3视频生成模型的核心技术与应用技巧
某中心的Veo 3模型在AI社区引起了轰动，这有其充分的理由。借助Veo 3，你不仅可以生成视觉内容，还能生成原生音频。这包括音效、环境噪音和对话。该模型也能更好地理解你的提示词。 该模型在视频游戏世界生成方面的能力令人着迷。这对游戏领域具有重大意义。使用这个模型有无限的探索空间。某中心与我们分享了一份Veo 3提示词指南。 我们希望将这些技巧分享出来，以确保你能从你的生成内容中获得最大收益。镜头构图：指定镜头中的构图和主体数量（例如，“单人镜头”、“双人镜头”、“过肩镜头”）。 Veo 3是视频生成领域的一次飞跃。原生音频、更好的提示词遵循以及逼真的运动使得这个模型感觉像魔法一样。无论你是在编写对话、探索游戏世界还是突破电影摄影的界限，Veo 3都开拓了大量的创意空间。
32910编辑于 2026-01-07- 来自专栏新智元
国产AI视频炸了！SkyReels-V3三大功能重磅开源，1张图生成逼真视频
作为迭代自V1（AI短剧创作）、V2（无限时长电影生成）的重磅版本，昆仑天工SkyworkAI团队正式开源了多模态视频生成模型SkyReels-V3： 论文：https://arxiv.org/abs/ 而SkyReels-V3这次主打一个全能通吃，在一个架构里搞定三大核心能力： 1）参考图像转视频：给1–4张图+文本指令，生成多主体视频。重点是： 主角不乱变，告别抽卡式创作。 2）视频延长：把5秒镜头扩到30秒，还能加转场。重点是： 画面连续、动作不「抽帧」。 3）音频驱动虚拟形象：一张肖像+一段音频，生成分钟级视频。重点是： 嘴型对得上、人物稳得住 。 SkyReels-V3的出现，打破了这一格局——它是目前少数能在单一架构内同时实现参考图像生成视频、视频延展、音频驱动虚拟人三大核心能力的模型。 SkyReels-V3敢称行业标杆，底气何在？ SkyReels-V3是真开源 市面上做AI视频生成的模型不少，但SkyReels-V3是真开源。 很多所谓的「开源」模型，要么只开放部分权重，要么限制商用，要么文档稀烂根本跑不起来。
1.6K10编辑于 2026-02-03
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号