Boximator

Herramienta de composición de vídeo que genera movimientos ricos y controlables.

Producto ComúnVideoComposición de vídeoAprendizaje profundo

Boximator es una herramienta inteligente de composición de vídeo desarrollada por Jiawei Wang, Yuchen Zhang y otros. Utiliza tecnología avanzada de aprendizaje profundo para generar movimientos de vídeo ricos y controlables mediante la adición de indicaciones de texto y restricciones de caja adicionales. Los usuarios pueden crear escenas de vídeo únicas a través de ejemplos o texto personalizado. A diferencia de otros métodos, Boximator utiliza restricciones de caja adicionales provenientes de las indicaciones de texto, ofreciendo un control de movimiento más flexible.

Best AI Websites & Tools

Boximator

Boximator Alternativas

Boximator — Herramienta de composición de vídeo que genera movimientos ricos y controlables.

StableAnimator — Herramienta de composición de animación de retratos de alta calidad con preservación de identidad.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

FlexHeadFA — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

BioEmu — BioEmu es un modelo de aprendizaje profundo generativo para la simulación escalable de conjuntos de equilibrio de proteínas.

FlashVideo — FlashVideo es un modelo de generación de vídeo de alta resolución y alta eficiencia, centrado en la fluidez de los detalles y la fidelidad.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

Huginn-0125 — Huginn-0125 es un modelo de profundidad recurrente con variables latentes de 3.5 mil millones de parámetros, que destaca en el razonamiento y la generación de código.

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

InspireMusic — Kit de herramientas y modelos para la generación de música, canciones y audio basado en PyTorch, que admite la generación de audio de alta calidad.

Lumina-Video — Lumina-Video es un proyecto inicial para la generación de video que admite la generación de video a partir de texto.

Brain2Qwerty — Una tecnología de interfaz cerebro-computadora (ICC) no invasiva que decodifica la actividad cerebral mediante electroencefalografía (EEG) o magnetoencefalografía (MEG) para la entrada de texto.

VisoMaster — Potente software de edición y reemplazo de vídeo que utiliza la tecnología de IA para lograr resultados naturales.

MNN — MNN es un motor de inferencia ligero y de alto rendimiento de código abierto de Alibaba, que admite varios formatos de modelos principales.

LLaSA_training — LLaSA: Amplía el tiempo de entrenamiento y la carga computacional de tiempo de prueba del sistema de síntesis de voz basado en LLaMA.

VideoJAM — VideoJAM es un marco para mejorar la coherencia del movimiento en modelos de generación de video.

BEN2 — BEN2 es un modelo de segmentación de imágenes basado en aprendizaje profundo, especializado en la eliminación de fondos y la extracción de primer plano.