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随着人工智能（AI）技术的飞速发展，视频制作领域也迎来了创新的浪潮。文本生成视频是其中的一项令人激动的进展，它利用自然语言处理技术将文本内容转化为视频。这项技术在广告、教育、娱乐等领域有着广泛的应用，可以快速生成吸引人的视频内容。
本文摘要： 通过简单Python技术，实现日出10000个可过视频号去重的视频，从而获得视频号流量。 假设一个视频100个曝光，10000个视频，就是100w 个曝光，以数量取胜，让你不再愁流量。 本文中出现的代码，都会在文末完整地提供给大家，方便你通过【复制+粘贴】大法开启赚钱项目。 关注网赚的朋友对视频号带货应该有所了解，与其他平台带货类似，发布视频，介绍某个产品，挂上推荐购买链接，当用户通过你的推广链接购买产品时，你就可以赚到money了，很直观，是吧。 我从网上其他大V博主里，摘取了一些做视
最近，除了大语言模型继续持续刷屏，视频生成技术也取得了重大进展，多家公司相继发布了新模型。
去年 11 月，人工智能初创公司 Stability AI 首次推出了 Stable Video，这款模型基于之前发布的 Stable Diffusion 文本转图片模型进行延伸，能够通过现有图片生成视频，是当时市面上少有的能够生成视频的 AI 模型之一。
近一年来，DreamFusion 引领了一个新潮流，即 3D 静态物体与场景的生成，这在生成技术领域引发了广泛关注。回顾过去一年，我们见证了 3D 静态生成技术在质量和控制性方面的显著进步。技术发展从基于文本的生成起步，逐渐融入单视角图像，进而发展到整合多种控制信号。
“ 生成令人惊叹的AI视频，再加上4K视频增强和初学者友好的自动提示优化，为您提供无与伦比的视频创作体验。”
Pika 是一个使用 AI 生成和编辑视频的平台。它致力于通过 AI 技术使视频制作变得简单和无障碍。
OpenAI 发布的视频生成模型 Sora(https://openai.com/sora)，能根据文本生成长达一分钟的高质量视频，理论上支持任意分辨率，如 1920x1080 、1080x1920 ，生成能力远超此前只能生成 25 帧 576x1024 图像的顶尖视频生成模型 Stable Video Diffusion。
最近我看到很多通过AI让老照片动起来的视频效果。操作起来其实很简单。这里给大家分享下。就两步:
机器之心专栏 机器之心编辑部 来自香港中文大学、上海人工智能实验室、蚂蚁技术研究院以及加州大学洛杉矶分校的研究者提出了一个新的视频生成方法（Towards Smooth Video Composition），在多个数据集上的实验显示，新工作成功取得了大幅度超越先前工作的视频质量。 近年来，基于生成对抗式网络（Generative Adversarial Network, GAN）的图片生成研究工作取得了显著的进展。除了能够生成高分辨率、逼真的图片之外，许多创新应用也应运而生，诸如图片个性化编辑、图片动画化等
最近AI圈内乃至整个科技圈最爆的新闻莫过于OpenAI的Sora了，感觉热度甚至远超之前ChatGPT发布时的热度。OpenAI也是放出了Sora的技术报告（有一定的信息量，也留下了大量的想象空间）。
Alignments是对齐文件，用于标注人脸的位置信息，不填的话会默认生成在Input Dir。如果要自定义，需要新建一个.fsa后缀的空文件
AVAssetImageGenerator，用来提供视频的缩略图或预览视频的帧的类。在很多视频软件中，基本都会提供跟随鼠标进度显示画面，裁剪视频时预览关键帧等功能，实际上，这种类似的功能都是AVAssetImageGenerator的功劳。
假设一个城市治安混乱，很快，这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中，有的可能是盗窃高手，有的可能毫无技术可言。假如这个城市开始整饬其治安，突然开展一场打击犯罪的「运动」，警察们开始恢复城市中的巡逻，很快，一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。之所以捉住的是那些没有技术含量的小偷，是因为警察们的技术也不行了，在捉住一批低端小偷后，城市的治安水平变得怎样倒还不好说，但很明显，城市里小偷们的平均水平已经大大提高了。
导读：由于大数据时代的发展，知识呈指数级增长，而知识图谱技术又在近年来逐步火热，因此诞生了利用知识图谱技术进行智能创作的新想法。本文将分享基于知识图谱的多模内容创作技术及应用。主要包括以下四大部分：
当前养猪场进行批量养猪的过程中，养殖者需要掌握每头猪只的饮食情况、健康状态、生长状况以及情绪等信息，因此识别每头猪只的身份信息为养殖者掌握养殖场基本状况提供便利，目前大型养猪场对于猪只的身份管理没有一个准确有效的识别方法，使得在管理猪只的过程中出现混乱和错误的情况，因此，猪脸识别技术的缺乏不利于规模化的精准养猪的推广。
在之前也写过生成字符视频的文章，但是使用的是命令行窗口输出，效果不是很好，而且存在卡顿的情况。于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。大致思路和之前一样：Python20行代码实现视频字符化。
就像丁磊博士在《生成式人工智能》中说到的，与其说人工智能将取代从业者，不如说它完成的是枯燥繁重的工作内容，它淘汰的不是人类，而是落后的生产力。对大部分人来说，人工智能不是竞争对手，而是我们的工作伙伴，它将成为必要的生产要素，使生产力倍增。我们应该做的是训练和使用人工智能，让人工智能为我所用，Work with AI
除了传统的剪辑软件可以实现，是否有其他更加快捷方便的方式？比如：一键生成，批量生成？
当大家还在沉浸在GPT各种大语言模型的时候，OpenAI 悄无声息地发布了文生视频（text-to-video，简称 t2v）模型 Sora，这又是一个对AI冲击很大的突破了。Sora可以根据文本描述生成长达 60 秒的视频，其中包含精细复杂的场景、生动的角色表情以及复杂的镜头运动。是不是惊呆了，简单来说，就是给它一段文字，可以生成一段十分真实的视频，未来看到的视频有可能不是真人拍摄的，大概率是通过Sora或者其他模型生成的短视频。本文也是蹭着这个新风口，稍微了解了一下什么是Sora，接下来简单其生成视频的效果、原理以及对短视频行业的影响。
本文分享论文UniAnimate: Taming Unified Video Diffusion Models for Consistent Human Image Animation，助力高保真跳舞视频合成，华科等推出可控视频生成新框架 UniAnimate。
最近萌生了一个想法，就是短视频给人传递信息的速度要远远超过枯燥无味的文字，而众所周知，短视频也是媒体人花费很多经历所创造出来的。
作者丨庄佩烨、马里千、Sanmi Koyejo、Alexander Schwing 如何让 GAN 生成可控制表情和视角的3D人脸视频？来自UIUC、ZMO.AI、Stanford和Google的研究者提出可控神经辐射场（Controllable Radiance Fields，CoRF），在保证生成动态的人脸同时，可以实现多角度同时渲染视频。ZMO.AI 是国内内容生成初创公司，专注于 AI 文字生成内容创作平台“ Yuan 初”的搭建。该论文已被 3DV 2022 接收。 项目主页：https://p
https://mp.weixin.qq.com/s/yoGInoMpQ_6-U2Y2FgGAVg
豆包 是字节跳动公司基于云雀模型开发的AI工具，提供聊天机器人、写作助手以及AI绘画等功能，它可以回答各种问题并进行对话，支持网页 Web 平台，iOS 以及安卓移动端。
第十六期的内容了，这个系列一直被大家喜欢，我也一直会更新下去。不过熊猫还是希望您在看的同时能关注、点赞、收藏走一波，这是对我最大的支持。 本次收录的容器有些为之前部署过，有些为新发现的正在研究的。当然你有什么好的容器项目也可以推荐到评论区！
Artflow.ai 是一款人工智能工具，旨在帮助用户创建自定义头像并让他们的故事栩栩如生。主要特点和优势包括：
本文分享4D生成方向新工作，由北京交通大学和得克萨斯大学奥斯汀分校共同完成的4DGen: Grounded 4D Content Generation with Spatial-temporal Consistency，文章使用Gaussian Splatting实现了高质量的4D生成。
有时候断句还不是很精确，导致自动配音的时候会有些突兀。如果在断句不正确的情况下可以手动调整就更好了。
选自Science 作者：Matthew Hutson 机器之心编译 参与：许迪、李泽南 用写好的剧本（文字）自动生成电影或许是很多剧作家的梦想，人工智能技术最近让这一梦想距离现实更近了一步。杜克大学
当前学界和工业界都对多模态大模型研究热情高涨。去年，谷歌的 Deepmind 发布了多模态视觉语言模型 Flamingo ，它使用单一视觉语言模型处理多项任务，在多模态大模型领域保持较高热度。Flamingo 具备强大的多模态上下文少样本学习能力。
在今年的神经网络顶级会议NIPS2016上，深度学习三大牛之一的Yann Lecun教授给出了一个关于机器学习中的有监督学习、无监督学习和增强学习的一个有趣的比喻，他说：如果把智能（Intellige
首个打通从多模态输入到多模态输出的「全能高手」，统一多模态预训练模型Emu开源，来自智源研究院「悟道·视界」研究团队。
OpenAI发布了视频生成模型Sora，最大的Sora模型能够生成一分钟的高保真视频。同时OpenAI称，可扩展的视频生成模型，是构建物理世界通用模拟器的一条可能的路径。
同 Midjourney 的使用方式一样，都是通过搭建 discord 服务供全球用户使用体验。
无论是抖音还是快手等视频平台，一旦一个视频火了后，很多 UP 主都会争先抢后去模仿拍摄或剪辑，然后上传到平台，最后都能带来不错的流量。
这些已有的工作仅针对有限的视觉数据，并且生成的视频时间短、分辨率及长宽比固定。本工作验证了在原有的大小上训练模型有优势：
在过去短短两年内，随着诸如 LAION-5B 等大规模图文数据集的开放，Stable Diffusion、DALL-E 2、ControlNet、Composer ，效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。
借助AI工具，不仅可以提高我们工作生活的质量和效率，还可以将我们的一些想法落地，实现我们的一些小愿望~~
人类跳舞视频生成是一项引人注目且具有挑战性的可控视频合成任务，旨在根据输入的参考图像和目标姿势序列生成高质量逼真的连续视频。随着视频生成技术的快速发展，特别是生成模型的迭代演化，跳舞视频生成任务取得了前所未有的进展，并展示了广泛的应用潜力。
Galileo AI (https://www.usegalileo.ai/) 用AI设计生成UI设计
1. CNN+RNN 相同点 都是传统神经网络的扩展； 前向计算产生结果，反向计算进行模型的更新； 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。 不同点 CNN进行空间扩展，神经元
AI Deepfakes，就是人工智能的深度换脸技术；简单来说就是脸部替换，可以将B的脸换到A的脸上。和PS不同的是，这项技术不仅可以生成图片，还是可以生成视频的，而且你并不需要懂得那么多的技术；只要你收集到足够素材，程序的AI就可以帮你自动完成。举个例子，你可以将自己的脸换到特朗普总统演讲的视频上，这样看上去像是你自己在总统演讲，只要你的脸部表情素材足够多，换完之后表情颜色和口型会非常自然。
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1586056
重新生成后，找到外层bin目录下的exe，就可以直接使用tts_offline_sample hello.wav "hello word"调用程序合成文本音频到指定路径。
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