为优化生成效果，EMU Video使用video模型F初始化插帧模型，输入8帧输出16fps视频。在训练过程中，使用了noise augmentation，对于frame conditioning的T frame，随机选择一个t ∈ {0, ...250}添加噪声。在推理时，使用t=100对T frame进行noise augmentation。通过与其他方法对比，EMU Video在生成视频的运...
你可以输入纯文本,也可以输入文本和图片,或者只输入图片,Emu Video都能根据你的输入,生成相应的视频。 效果如何?我们看一下 Meta的研究团队在一个包含3400万个视频文本对的数据集上训练了Emu Video,并使用了两个不同的文本提示集来测试它的性能。 这些文本提示涵盖了各种各样的类别,可以测试模型生成自然和梦幻视频...
Emu Video 将影片生成过程拆分为两个步骤，首先是根据文字提示生成图像，然后基于文字和生成图像产生视频。这种拆分步骤的影片生成方法，让研究人员可以有效地训练生成模型。研究人员进一步解释，Emu Video 与过去 Make-A-Video 等需要一系列深度生成模型的研究不同，Emu Video 更简单，仅使用 2 个扩散模型，就能生成 5...
Meta 称,Emu Video 不依赖于「深层级模型串联」,仅使用两个扩散模型就能以 16 帧每秒的速度生成 512x512 像素、四秒长的视频。 专注于图像处理的 Emu Edit,将使用户能夠进行去除或添加图像背景、执行色彩和几何变换,以及对图像进行局部和全局编辑。 Meta 在其声明中指出:「我们认为,主要目标不应仅仅是产生一个...
Emu Video是Meta新推出的一款创新性视频生成应用，其基于扩散模型，能够将文本指令转化为动态视频。这款应用采用了独特的“因子化”视频生成方法，将视频制作过程分为两个阶段：首先根据文本提示生成静态图像，然后利用这些图像和文本生成视频。这个方法就像在生成脚本后，先制作分镜图，然后再制作视频。这种方法的优势在于...
1.Emu Video 这种新的文本到视频模型利用我们的 Emu 图像生成模型,可以响应纯文本、纯图像或组合的文本和图像输入来生成高质量视频。 详情https://bit.ly/40EKZYg 0 它使用分解方法,不仅使我们能够更有效地训练视频生成模型,而且还可以生成更高质量的视频生成。 根据人类评估中的输出质量,96% 的受访者更喜欢 ...
为了方便用户使用,Meta还提供了Emu Video模型的在线demo,用户可以通过简单的操作即可生成符合自己需求的视频内容。同时,Meta还将在未来继续优化和升级Emu Video模型,以提供更加高效、智能的视频生成服务。 总之,Meta推出的Emu Video模型在文生视频领域具有重大的突破和创新。它不仅提高了生成视频的效率和质量,还降低了成本...
点击前往《Emu Video》官网体验入口 《Emu Video》面向广告制作、教育培训和多媒体创作等多种应用场景。它能够帮助用户轻松生成广告宣传视频、教育培训视频或进行其他多媒体创作,为各种创意和商业需求提供解决方案。 产品的核心特点包括能够根据文本生成高质量的图像,以及进一步将这些图像转化为高质量视频。这种基于文本的视...
Emu Video是Meta公司基于Emu模型开发 Emu模型是Meta公司旗下的首款图像生成基础模型，它已经成功应用在一系列生成式人工智能体验中。比如，在Instagram中可以使用Emu模型为照片添加滤镜或背景，还可以通过Meta AI的Imagine功能通过简单的提示词生成逼真的图像。感受这效果 针对视频生成任务，Meta提出了一种基于扩散模型的...
基于Emu模型,Meta团队提出了一种基于扩散模型的T2V生成的简单方法——Emu Video。 这是一种用于视频生成任务的统一架构,可对各种输入做出响应:文本、图像,以及文本和图像。 由于视频文本数据集比图像文本数据集小得多,因此研究者还使用了权重保持冻结的预训练文本到图像(T2I)模型来初始化分解文本到视频模型。