想更改已经拍好的视频画面怎么办-------2023最新sota论文给你指路

单个图像生成高质量3D物体

stable zero123基于stable diffusion技术，推动单图像生成高质量3D物体的边界。通过提升训练数据集质量和优化elevation条件，该工具显著提升了生成物体的真实感。它耗费与stable diffusion 1.5相同的内存量，但生成3D视图需要较长时间和更多内存。新的训练模式和数据集过滤策略确保只有高质量的3D对象被用于训练，确保了输出的逼真度。此外，模型能够利用预估的摄像机角度来提高预测质量，支持更高的批量大小, 与zero123XL相比训练效率提高了四十倍。适合对3D模型生成感兴趣的研究人员、AI工程师、图形设计师以及开源爱好者进行下载和实验。

具有Latent扩散模型的同步视频-音频合成

介综一种改进的视频到音频合成方法，该方法结合了类型扩散模型与对比视听域训练，有效提高了音频的同步性和视听相关性。利用频谱图潜在空间上的训练和视觉特征，该技术能够抓取更细微的视听关系，特别是在VR数据集中表现出色。研究还展示了通过微调增强的实用性和模型的泛化能力。此项技术特别适合于从事视频制作、音频工程、虚拟现实内容开发及相关领域研究的专业人员。

Gen2国产平替！百度新作UniVG：迈向统一模态视频生成

介绍了一种能够涵盖文本和图像输入的统一模态视频生成系统，该系统拥有处理各类视频生成任务的能力，且在性能上超越现有开源方法。该系统面向的现实场景需求考虑了用户可能以不同方式输入图像和文本条件。系统内部任务被划分为高自由度和低自由度视频生成，高自由度方面运用交叉注意力来确保生成视频与输入内容语义相匹配，而低自由度方面通过引入偏置高斯噪声来优化生成结果。该方法在MSRVTT基准上达到了较低的视频距离，且人类评估结果优于现存开源方法。

它会是Sora的平替？

OpenAI的solo视频生成技术给人们留下深刻印象，而label video diffusion作为一款免费且开源的视频生成工具，它以基于图片的视频制作方法受到许多用户的欢迎。通过介绍利用label video diffusion生成视频的步骤和UI工作流界面，视频展示了如何根据截图创建表现流畅的视频内容。提到了为不同显卡用户准备的不同批处理文件，以及如何设置视频分辨率和控制视频运动速度等细节。这个过程虽然耗时，但生成的视频效果令人满意，证明了该工具在视频制作领域的实用性。内容说明对于热衷于探索新视频技术、喜欢创作内容、对免费开源工具感兴趣、想要提高作品质量以及图形处理技术爱好者都有极大的帮助。

AIGC创业项目 姿态控制视频生成

为了解决生成文本可编辑和姿势可控角色视频的需求，我们设计了一种新颖的两阶段训练方案，通过图像姿势对和预训练文本到图像模型无缝结合，优化角色视频生成。首先，通过零初始化卷积编码器学习姿势信息编码实现文本到图像的可控生成。进一步，引入时间自注意力和改革后的跨真字注意力块对无姿势视频数据集进行时间连贯性的微调。我们的方法在概念生成和合成能力上继承了先前的T2I模型优势，并将其扩展到视频领域，能够生成连贯、姿势可控的角色视频。此外，该方法还能够支持其他条件视频生成任务，提高视频编辑和创造的灵活性。

AICG创业项目一 在视频剪辑中和海报生成中如何更好的控制指定区域的光影效果

介绍了Cloudy Fusion算法，其核心是提供可控制的光照增强与扩散能力，允许用户自定义亮度级别并专注于区域性的编辑。通过利用条件扩散模型与照明嵌入，实现对低光照图像的定向优化，而分割一切模型（SAM）进一步增强了算法的用户交互性，使用户能够直观地选择和调整需要增强的图像区域。该技术通过实验验证，展现了在多方面包括定量指标，定性结果等方面的竞争力，表明其在视觉编辑和创作领域的实用性和创新性。

学习排行榜，夺榜够刺激！奖品够给力！

在这个在线平台上，用户通过坚持每日学习并完成至少15分钟的学习任务，能够触发打卡机制记录他们的学习进度。系统不仅设有周奖励，如VIP卡、付费课程抵扣券等，还升级了月奖励，提供小米手环、定制化键鼠等实物激励。用户可以轻松参与，只需登录平台并进行简单操作即可加入排行榜竞争。学习成果会呈现在排行榜上，以增加用户间的互动性与竞争性。这个机制适合于有志于自我提升且喜欢有形回报的学习者。

前端李游携手短视频，祝51CTO18周年生日快乐！

本视频来自51CTO平台的资深前端讲师，讲述了平台成立18周年的里程碑，以及个人短视频账号的开通。讲师鼓励追求前端学习的听众在新的一年里继续努力，同时邀请他们关注自己的教学内容。视频内容适合对前端技术有浓厚兴趣、希望通过在线教育提升个人技能以及想要构建个人学习网络的人群。