Mira

Ein experimentelles Framework zur Erzeugung hochwertiger Langzeitvideos mit erweiterter Sequenzlänge und verbesserten dynamischen Eigenschaften.

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Mira (Mini-Sora) ist ein experimentelles Projekt, das sich mit der Erzeugung hochwertiger, längerer Videos befasst, insbesondere im Hinblick auf die Nachahmung des Sora-Stils. Aufbauend auf bestehenden Text-zu-Video-(T2V)-Frameworks erzielt es Durchbrüche in folgenden Schlüsselbereichen: erweiterte Sequenzlängen, verbesserte dynamische Eigenschaften und die Wahrung der 3D-Konsistenz. Mira befindet sich derzeit in der experimentellen Phase und weist im Vergleich zu fortschrittlicheren Videogenerierungstechnologien wie Sora noch Verbesserungspotenzial auf.

Unterstützung der Generierung von Videosequenzen mit einer Länge von 10 Sekunden
20 Sekunden oder sogar länger.
Erstellung von Videos mit reichhaltigen dynamischen Elementen und komplexen Bewegungen.
Erhaltung der 3D-Integrität von Objekten bei komplexen dynamischen Interaktionen und Objektwechselwirkungen
um Verzerrungen zu vermeiden.
Bereitstellung von Open-Source-Code und Checkpoints
die es Benutzern ermöglichen
Videos mit unterschiedlichen Auflösungen und Frameraten zu generieren.
Bereitstellung eines umfassenden Open-Source-Kits für Datenannotation und Trainingsprozesse.
Unterstützung benutzerdefinierter Konfigurationen zur Anpassung an die Anforderungen der Videogenerierung mit unterschiedlichen Auflösungen und Frameraten.

Videoproduzenten: Mira hilft ihnen bei der Generierung hochwertiger Videos mit komplexen dynamischen Elementen und 3D-Effekten.
Forscher: Mira bietet eine experimentelle Plattform zur Erforschung und Verbesserung von Langzeit-Videogenerierungstechnologien.
Softwareentwickler: Durch den Open-Source-Code und die Checkpoints von Mira können sie Weiterentwicklungen und Integrationen vornehmen.

Generieren Sie eine herzliche Szene
in der ein Hund am Strand schnuppert.
Erstellen Sie eine ruhige Unterwasserszene
die eine Schildkröte zeigt
die in einem Korallenriff schwimmt.

Schritt 1: Erstellen und aktivieren Sie eine Conda-Umgebung.
Schritt 2: Installieren Sie die notwendigen Abhängigkeiten.
Schritt 3: Laden Sie den Datensatz und das vortrainierte Modell herunter und konfigurieren Sie diese.
Schritt 4: Führen Sie das entsprechende Trainingsskript für die gewünschte Auflösung aus.
Schritt 5: Führen Sie in der aktivierten Umgebung das Inferenzskript zur Videogenerierung aus.

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Mira Alternativen

Mira — Ein experimentelles Framework zur Erzeugung hochwertiger Langzeitvideos mit erweiterter Sequenzlänge und verbesserten dynamischen Eigenschaften.

Ruyi-Mini-7B — Open-Source Bild-zu-Video-Generierungsmodell

HunyuanVideo — Ein von Tencent entwickeltes Open-Source-Framework zum Trainieren großer Videogenerierungsmodelle.

genmoai — Open-Source-Modell zur Videogenerierung

VideoTetris — Innovativer Framework zur Text-zu-Video-Generierung

Das Ultra-Scale Playbook — Ein Tool zur Optimierung und Gestaltung von hochskalierten Systemen, das effiziente Lösungen bietet.

SkyReels-V1-Hunyuan-I2V — SkyReels V1 ist ein quelloffenes, menschenzentriertes Videobasismodell, das sich auf die Erzeugung hochwertiger, filmreifer Videos konzentriert.

Magic 1-For-1 — Magic 1-For-1 ist ein hocheffizientes Modell zur Bild-zu-Video-Generierung, das innerhalb einer Minute ein einminütiges Video erstellen kann.

leapfusion-hunyuan-image2video — Eine neuartige Bild-zu-Video-Sampling-Technik, die auf dem Hunyuan-Modell basiert und eine hochwertige Videogenerierung ermöglicht.

Valley 2.0 — Multimodales großes Sprachmodell zur Verbesserung der Verarbeitung von Text-, Bild- und Videodaten.

CausVid — Schneller Kausal-Videogenerator für die Echtzeit-Videogenerierung.

InternVL 2.5 — Open-Source-Serie großer multimodaler Sprachmodelle

Allegro-TI2V — Text-to-Video-Generierungsmodell basierend auf Bilddaten

SoraVids — Archiv der vom Videogenerierungsmodell Sora erstellten Videos

LTX-Video — Ein auf DiT basierendes Videogenerierungsmodell zur Echtzeiterstellung hochwertiger Videos.

Movie Gen Bench — Videogenerierungs-Benchmark

DeepMind — Führendes KI-Forschungsunternehmen von Google

RWKV v6 Finch 14B — RWKV v6 Finch 14B: Ein Open-Source Großes Sprachmodell zur effizienten Verarbeitung langer Texte.

CogVideoX-5B — Open-Source-Modell zur Videogenerierung

CogVideoX — Text-to-Video-Generierungsmodell

Open-Sora Plan v1.2 — Eine fortschrittliche Modellarchitektur im Bereich der Text-zu-Video-Generierung.

ControlNeXt — Kontrollierbare Video- und Bildgenerierungstechnologie

Thousand Brains Project — Ein KI-Projekt zur Erforschung der Intelligenz des Gehirns

ShareGPT4Video — Ein KI-Modell zur Verbesserung des Verständnisses und der Generierung von Videos.

MotionClone — Trainingsfreies Motion Cloning zur realisierbaren Videogenerierung.

Follow-Your-Pose — Innovatives Modell zur Text-zu-Video-Generierung, das die Erstellung von Animationen mithilfe von Posensteuerung ermöglicht.

Open-Sora-Plan-v1.1.0 — Open-Source-Modell zur Text-zu-Video-Generierung mit herausragender Leistung.

MAP-NEO — Ein vollständig quelloffenes großes Sprachmodell, das fortschrittliche Fähigkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache bietet.

Perplexica — Eine Open-Source-Suchmaschine mit KI-Unterstützung, die tiefgreifende Antworten aus dem Internet liefert.

Qwen1.5-110B — Erstes Open-Source-Modell der Qwen1.5-Serie mit 100 Milliarden Parametern, mehrsprachiger Unterstützung und effizienter Transformer-Decoder-Architektur.