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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
第一部分：文本生成视频1. 文本生成视频概述随着人工智能（AI）技术的飞速发展，视频制作领域也迎来了创新的浪潮。文本生成视频是其中的一项令人激动的进展，它利用自然语言处理技术将文本内容转化为视频。 文本生成视频的应用非常广泛，可以根据不同场景和目的进行定制。第二部分：图片生成视频1. 图片生成视频原理图片生成视频是将一系列静态图片转化为视频的过程。在这一部分，我们将探讨图片生成视频的基本原理。 第三部分：视频生成视频1. 视频生成视频原理视频生成视频是一种使用人工智能技术合成新视频的方法。它借助生成对抗网络（GANs）和深度学习模型，可以用于各种应用，包括电影特效、艺术实验和视频内容生成。 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。 您可以根据需要使用不同的生成模型和后期处理技术。这就完成了本指南的三部分：文本生成视频、图片生成视频和视频生成视频。
3.5K62编辑于 2023-11-07 - 来自专栏媒矿工厂
Google 6DOF视频生成与编解码：身临其境
/10/10/google-6dof-videos-review/amp/ 翻译整理：郭帅 在SIGGRAPH 2020上，Google提出了一种新的算法[1,2]来进行6DOF VR视频的录制与编解码 6DOF视频的提出就是为了解决这些问题，用户在观看时可以自由选择观看的角度和位置，但是也带来了更多的技术挑战：6DOF视频难以采集和传输。 本文中Google不仅提出了拍摄6DOF视频的方式，而且发展了能够有效编解码6DOF视频的算法。 ，MPI）生成研究。 04 PART 将MSI图像转化与传输 由于通过DeepView网络生成的MSI图像分辨率较高，层数较多——本文中6DOF视频的每一帧MSI图像包含超过100层的RGBA纹理（A表示的是alpha不透明度
1.4K31发布于 2020-11-02 - 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。 登录申请Pika Discord https://discord.gg/pika 试用交互命令行生成视频。 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。 PikaPrompter https://chat.openai.com/g/g-faVeBQ0jO-pika-prompter https://chat.openai.com/g/g-IJBNjSv6v-pikagpt
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。 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 生成的尺寸我们先除了scale，然后再乘font_size。scale是原图的缩小程度，因为像素有很多，所以我们需要先把图片缩小。而为了让我们的字体显示更清楚，我们需要把生成的字符图片放大。 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 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验6 Bezier曲线生成
1．实验目的： 了解曲线的生成原理，掌握几种常见的曲线生成算法，利用VC+OpenGL实现Bezier曲线生成算法。 2．实验内容： （1） 结合示范代码了解曲线生成原理与算法实现，尤其是Bezier曲线； （2） 调试、编译、修改示范程序。 3．实验原理： Bezier曲线是通过一组多边形折线的顶点来定义的。 void CalcBZPoints() { float a0,a1,a2,a3,b0,b1,b2,b3; a0=pt[0].x; a1=-3*pt[0].x+3*pt[1].x; a2=3*pt[0].x-6* pt[2].x; a3=-pt[0].x+3*pt[1].x-3*pt[2].x+pt[3].x; b0=pt[0].y; b1=-3*pt[0].y+3*pt[1].y; b2=3*pt[0].y-6*
1.2K10发布于 2018-10-09 - 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。 视频控制网络负责运动控制，内容引导器负责身份保持。 数据收集和预处理： 为了生成人类视频，作者从互联网收集了大约1,000个高质量的人类舞蹈视频，并将其分割成约6,000个短视频片段（8-10秒）。 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 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 - 来自专栏音视频技术学习笔记
音视频技术(6)-iOS音视频同步
这部分内容较多，涉及多个线程协同实现“解复用”、“解音频帧”、“解视频”、“音频&视频渲染”，前后研究了两周多，还有些代码没理解为什么这么写。 同时，打开了新的线程解析视频帧(decode_video_thread，把解析的视频帧入到VideoState的队列中) ? 视频解码需要将pts自然数转成秒值，以和音频同步，音视频同步有多种方法，基于人对声音比较敏感，一般采用视频同步到音频。 synchronize_video,生成视频PTS 这一步，还没彻底弄明白 分两步：1)pts转换成ms值，作为渲染的delay值，如果该视频帧有重复，即画面没有变化，则要加上一个额外的delay值 生成下次视频帧渲染时间 ?
2.6K30发布于 2020-03-27 - 来自专栏全栈程序员必看
p6操作教程_pc6视频教学
p6spy就是一款这样的工具，下面给大家介绍一下p6spy的使用。 使用p6spy需要做以下三步： 1. 导入jar包： 将jar包复制到项目中去，记得要build path一下。 我用的是p6spy-3.8.2.jar，之前用2.0.1版本的，会出现下图所示的bug： Cannot instantiate com.p6spy.engine.logging.appender.FileLogger
75520编辑于 2022-11-10 - 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。 好消息是，来自香港科技大学的学生，也很好的解决了视频生成的“闪烁”问题，而且可以任意转换图片风格。同时他们将代码进行开源，可以自己进行操作。他们发布的模型称为CoDeF。 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？ 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AI技术探索和应用
浅析SORA视频生成原理
介绍 官网：https://openai.com/sora OpenAI发布了视频生成模型Sora，最大的Sora模型能够生成一分钟的高保真视频。 同时OpenAI称，可扩展的视频生成模型，是构建物理世界通用模拟器的一条可能的路径。 Sora能够生成横屏1920*1080视频，竖屏1080*1920视频，以及之间的所有内容。 这使得Sora可以兼容不同的视频播放设备，根据特定的纵横比来生成视频内容，这也会大大影响视频创作领域，包括电影制作，电视内容，自媒体等。 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 另外，进一步利用GPT将视频标注模型生成的简短文本扩展成更长的文本有利于还利用Sora准确遵循用户文本提示生成高质量视频。
1.8K20编辑于 2024-03-14 - 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 - 来自专栏前端数据可视化
Antv G6 拖拽生成节点
本文简介 点赞 + 关注 + 收藏 = 学会了 AntV G6 是一个图可视化引擎。它提供了图的绘制、布局、分析、交互、动画等图可视化的基础能力。 本文主要讲解使用 AntV G6 实现 拖拽生成节点 的功能，如下图所示。 本文使用 Vue3 做基础框架，配合 G6 实现上图效果。 分析 在动手编码之前需要先对使用场景做一个分析。 元素面板是由原生 HTML 生成的，所以需要实现拖拽原生 HTML 元素的功能。 查找相关 API 坐标转换 上面的需求中，第1点和第2点其实都可以归为坐标转换。 如果要我们手动计算坐标的话其实还是挺麻烦的，好在 G6 为我们提供了一个 API ，可以将屏幕坐标转换成画布坐标。 拖拽生成节点
2K10编辑于 2022-09-23 - 来自专栏私人订制
thinkphp6 token令牌 生成详解
生成Token(createToken) <?
1.6K10编辑于 2023-05-11 - 来自专栏飞鸟的专栏
ES6生成器
ES6生成器是JavaScript中的一项强大特性，它允许您在函数执行期间暂停和恢复代码的执行。生成器函数使用function*语法进行声明，并使用yield关键字来产生（yield）值。 通过调用生成器对象的next()方法，可以迭代执行生成器函数的代码，每次调用都会将控制权交给生成器函数的下一个yield语句。 生成器对象还具有其他方法，如return()和throw()，用于控制生成器的执行。在每次调用生成器对象的next()方法时，生成器函数都会执行，直到遇到一个yield语句。 语法以下是ES6生成器函数的基本语法：function* generatorFunction() { // 生成器函数的代码 yield value;}使用function*关键字声明生成器函数。 生成器函数体内使用yield关键字来指定要产生的值。示例让我们通过一些示例来理解ES6生成器的使用。
47620编辑于 2023-05-23 - 来自专栏Java架构师必看
Eric6安装_坐便器安装视频
Eric6安装_坐便器安装视频装了一下午的Eric6，终于在这篇文章帮助下成功了。 今天说一说Eric6安装_坐便器安装视频,希望能够帮助大家进步!!! 装了一下午的Eric6，终于在这篇文章帮助下成功了。 6. 重新打开刚才的命令行窗口（关闭，再打开）。 安装成功，现在很多人开始上愁了，安装完eric6，那么图标在哪，怎么启动？ 有两种方法供你选择，第一种官方的，打开命令行，直接输入 eric6 回车，系统就会启动。 第二种自己在桌面增加快捷方式，文件在你python目录下的 \Scripts\eric6.bat，自己找到，增加快捷方式就行。 今天文章到此就结束了，感谢您的阅读。
42120编辑于 2022-05-03 - 来自专栏web前端教室
【视频】Es6新特性-Symbol
温馨提示：视频请点此观看 视频原文： es6 中的symbol [ˈsɪmbl] symbol 是 ES6 的一个新特性 symbol 是一个 “新” 的 基础数据类型； 从 ES6 起，JavaScript 的 基础数据类型 变为 6 个：string, number, boolean, null, undefined, symbol Symbol的目的就是为了实现一个唯一不重复不可变的值， 任何一个Symbol
53560发布于 2018-02-07
腾讯云开发者
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