兼容预训练模型的视频生成技术
CV-VAE是一种视 频变分自编码器,专为潜在生成视频模型设计。它与预训练图像和视频模型(如SD 2.1和SVD)兼容,用于视频重建和生成。项目提供代码实现和预训练模型权重,支持视频重建和文本到视频转换。CV-VAE为视频生成技术研究提供了新的工具和方向。
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<a href='https://ailab-cvc.github.io/cvvae/index.html'><img src='https://img.shields.io/badge/项目-主页-green'></a> <a href='https://arxiv.org/abs/2405.20279'><img src='https://img.shields.io/badge/技术-报告-red'></a>
</div><p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/2b54e442/1b32f5ae-6cad-4e4e-9eda-b06514f9d043.gif"> </p>简要总结: 一种用于潜在生成视频模型的视频VAE,可与预训练的图像和视频模型兼容,如SD 2.1和SVD
从Hugging Face下载模型权重
python3 cvvae_inference_video.py \ --vae_path 模型路径 \ --video_path 输入视频路径 \ --save_path 视频保存路径 \ --height 高度 \ --width 宽度
@article{zhao2024cvvae,
title={CV-VAE: A Compatible Video VAE for Latent Generative Video Models},
author={Zhao, Sijie and Zhang, Yong and Cun, Xiaodong and Yang, Shaoshu and Niu, Muyao and Li, Xiaoyu and Hu, Wenbo and Shan, Ying},
journal={https://arxiv.org/abs/2405.20279},
year={2024}
}
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