相比于先前的文本到视频生成模型,Text2Video-Zero不再需要高昂的训练成本和大量的视频数据, 可以直接基于现有文本-图像生成模型进行推理。同时,Text2Video-Zero 并不局限于文本-视频生成任务,还可以应用于特定条件或内容的视频生成、视频编辑(Video Instruct-Pix2Pix)等。这里,由于原始项目涉及到 InstructPix2Pix、...
因此，本项目会涉及到很多预训练的文本-图像生成模型，包括 Stable Diffusion V1.5、Instruct-Pix2Pix 、ControlNet 和张一乔老师（AI Studio昵称为笠雨聆月）的诺艾尔 Dreambooth 模型。其中，Stable Diffusion V1.5 模型用于文本-视频生成，Instruct-Pix2Pix 模型用于文本-视频编辑，ControlNet 模型用于姿态引导的文...
3.2 与图像编辑模型结合 (Video Instruct-Pix2Pix) 存在Prompt2Prompt 和 Intstruct-Pix2Pix这类在SD基础上进行图像编辑的模型, 上述模型强化了《改变文本编辑图像》的功能,但这类方法是预训练的,数据和模型消耗大。 这里同样对上述预训练模型进行self-attn 到cross-attn的转换操作,可以实现视频的风格编辑,效果如图...
因此,本项目会涉及到很多预训练的文本-图像生成模型,包括 Stable Diffusion V1.5、Instruct-Pix2Pix 、ControlNet 和张一乔老师(AI Studio昵称为笠雨聆月)的诺艾尔 Dreambooth 模型。其中,Stable Diffusion V1.5 模型用于文本-视频生成,Instruct-Pix2Pix 模型用于文本-视频编辑,ControlNet 模型用于姿态引导的文本-视频...
其他:instructVid2Vid(把instructPix2Pix的pipeline搬过来) 强烈推荐希望对此领域有更详细了解的科研同学去看原视频。 sites.google.com/view/s 发布于 2024-01-08 11:35・IP 属地中国香港 视频制作 视频 学习视频 赞同301 条评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
在truly 3D space 表示视频, 展开编辑 video = multiple 3D dynamic nerf Other Guidance Instruction Guidance 用户提供编辑指令,而不是提供编辑结果的描述 InstructVid2Vid 和InsPix2Pix思路差不多 Audio Guidance 通过speech改变嘴型 通过环境音改变环境 Other Guidance...
Video Instruct-Pix2Pix To perform pix2pix video editing, run this python command: prompt = 'make it Van Gogh Starry Night' video_path = '__assets__/pix2pix video/camel.mp4' out_path = f'./video_instruct_pix2pix_{prompt}.mp4' model.process_pix2pix(video_path, prompt=prompt, save...
More precisely, we change the self-attention mechanisms in Instruct-Pix2Pix to cross- frame attentions according to Eq. 8. Our experiments show that this adaptation significantly improves the consistency of the edited videos (see Fig. 9) over th...
* [03/25/2023] The [first version](https://huggingface.co/spaces/PAIR/Text2Video-Zero) of our huggingface demo (containing `zero-shot text-to-video generation` and `Video Instruct Pix2Pix`) released! * [03/27/2023] The [full version](https://huggingface.co/spaces/PAIR/Text2Video-...
InstructPix2Pix [30] and Paint-by-Example [29] enabled us to characterize image editing according to the user-provided instructions. Textual inversion [15], DreamBooth [31], and XTI [32] had the preliminary ability to learn special tokens for personalized concepts and generate the corresponding...