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谷歌发布了一个用于视频生成的大语言模型videopoet，这个有点意思。这个是一个专注于视频生成的多模态 llm 。支持各种视频生成功能以及音频生成，让 llm 来指导完整的视频生成工作，几乎全能了，不只是生成还有各种视频编辑、声音生成。 同时这种方法还能解决现在视频模型无法生成动作幅度过大视频的问题。演示视频是用videopoet生成的浣熊故事。 具体功能...

upscale-a-video视频放大算法 upscale-a-video的文本引导潜在扩散框架，用于视频放大。该框架通过两个关键机制确保时间上的一致性：在局部上，它将时间层集成到u-net和vae-decoder中，保持短序列的一致性； 在全局上，引入了一个基于流引导的经常性潜在传播模块，通过在整个序列中传播和融合潜在来增强整体视频的稳定性。 由于扩散范式...

w.a.l.t：谷歌视频生成模型 刚注意到李飞飞团队的这个视频生成模型w.a.l.t，这效果也太好了，感觉比 pika 1.0 还要好的多。 清晰度和动作都非常好，特别是光剑打斗的那个视频。可惜不开源。 方法有两个关键的设计决策。首先，我们使用因果编码器在统一的潜在空间内联合压缩图像和视频，从而实现跨模态的训练和生成。其次，为了提高记忆和训练效率，我们使用专...

freeinit：大幅提高ai视频生成中内容一致性 南洋理工发布了一个可以大幅提高ai视频生成中内容一致性的方法freeinit，演示看起来非常流畅。而且可以跟现有的sd生态结合。 他们还发了跟animatediff结合的方法，等有大佬做插件就可以用了。视频是使用了freeinit和未使用freeinit的animaetdiff的对比。

videolcm: video latent consistency model 视频 lcm 项目，通过四个采样步骤即可实现高保真、流畅的视频合成。 其实这个我没看懂，现有的 lcm 在采样器前接入加上视频生成模型也可以实现类似的事情。他们在论文里没有说明他们的研究比现在利用 lcm 生成视频的优势在哪里。