全华人团队开发的视频处理算法 CoDeF 通过提示词精准控制视频的画风,同时保持口型一致。该算法利用内容形变场实现视频风格迁移任务,具有良好的跨帧一致性。CoDeF 的开源发布引起了网友们的热议,许多人认为这项技术在电影制作领域有巨大潜力。团队的研究成果已在 GitHub 上开源,供广大开发者使用。
全华人团队开发的视频处理算法 CoDeF 通过提示词精准控制视频的画风,同时保持口型一致。该算法利用内容形变场实现视频风格迁移任务,具有良好的跨帧一致性。CoDeF 的开源发布引起了网友们的热议,许多人认为这项技术在电影制作领域有巨大潜力。团队的研究成果已在 GitHub 上开源,供广大开发者使用。
在视频创作领域,如何实现一致且可控的动画效果一直是研究者们关注的重点。近日,研究团队推出了名为 “AnimateAnything” 的新方法,旨在通过精准的视频操作,使动画创作更加灵活和高效。该技术可以在不同的条件下,如摄像机轨迹、文本提示和用户动作注释等,进行精确的视频处理。“AnimateAnything” 通过设计一种多尺度控制特征融合网络,构建了一个统一的运动表示。这一网络能够将所有控制信息转化为逐帧的光流,从而指导视频的生成。在这个过程中,光流作为运动先验,帮助提
在视频处理领域,如何从单镜头视频中高效追踪三维运动一直是一项难题,尤其是在需要对长序列进行像素级精确追踪时。传统方法面临多重挑战,往往只能跟踪少量关键点,无法实现完整场景的细致理解。而且,现有技术的计算需求较高,难以在处理长视频时保持效率。同时,长时间的跟踪也会受到相机移动和物体遮挡等问题的影响,导致跟踪失误或错误的产生。当前,视频序列运动估计的方法各有优缺点。光流技术提供了密集的像素追踪,但在复杂场景中,尤其是处理长序列时表现出
FLUX-Controlnet-Inpainting,这款基于ControlNet和FLUX.1-dev的图像修复工具,正在重新定义我们对图像修复的认知。这款工具不仅继承了FLUX.1-dev模型的高质量图像生成能力,更巧妙地融合了ControlNet的优势。它能够根据图像的边缘、线稿、深度图等信息进行精准修复,在指定区域生成与周围环境和谐一致的内容,为受损或缺失的图像部分带来新生。最近,FLUX的Inpainting ControlNet通过与ComfyUI的集成,实现了突破性的推理功能。这意味着用户现在可以在直观的界面中执行复杂的图像修复任务,享受流畅的
"FLUX在线版"fal.ai为绘图爱好者带来革命性体验,新增ControlNet和LoRA功能,开箱即用,无需复杂配置。ControlNet让修改图片中的角色表情或控制场景物体变得简单;LoRA模型在线训练功能,用户可自定义模型并分享,促进创意传播。此平台与第三方功能结合,使绘图更加灵活个性化,支持从赛博朋克到中国风等各种风格创作。FLUX在线版的易用性深受好评,用户通过fal.ai平台就能轻松使用先进绘图工具。新功能激发用户创作热情,展示了ControlNet轮廓控制与FLUX生成图像的结合效果。虽然FLUX本身免费开源,但提供推理服务的fal.ai平台需付费使用,每百万像素0.075美元,新用户注册可享1美元余额体验。FLUX在线版的升级为绘图创作带来前所未有的自由与便捷。