Stability AI 在上周推出了新的AI視頻生成模型 Stable Video Diffusion，可以將圖像轉(zhuǎn)為高質(zhì)量的視頻，效果不亞于runway 和 pika lab，不過它對顯存要求比較高，本地運(yùn)行的話至少要 16G，對普通用戶來說門檻比較高。
今天為大家推薦2種在線使用途徑，一個是官方在 replicate上發(fā)布的試玩 demo，一個是新出的在線網(wǎng)站 Stable-Video-Diffusion.com。都是免費(fèi)的，效果也不錯，大家可以試玩一下。
AI視頻新模型Stable Video Diffusion來啦！近日，StabilityAI發(fā)布了Stable Video Diffusion模型，這是第一個基于StableDiffusion 的生成式人工智能視頻的基礎(chǔ)模型。
測試了一下效果真的非常好，可以自動判斷哪些地方該動以及應(yīng)該怎樣動。同時也不會有Runway那種涉及到復(fù)雜的內(nèi)容比如人臉的時候畫面崩壞的問題，非常穩(wěn)定。
目前提供研究預(yù)覽版本：代碼、權(quán)重和研究論文均已上線。官方強(qiáng)調(diào)，這個模型不打算在這個階段開放或商業(yè)應(yīng)用。未來會推出完整的版本，感興趣的小伙伴可以關(guān)注一下！
如果你正在尋找一種能夠幫助你更好地使用人工智能技術(shù)的方法，那么 Learning Prompt 網(wǎng)站就是你需要了解的工具之一。
1、Learning Prompt是可以幫助你更加有效地學(xué)習(xí)和使用人工智能技術(shù)。Learning Prompt網(wǎng)站提供了一些基礎(chǔ)教程，以幫助你入門。
2、這些教程介紹了Prompt Engineering的基礎(chǔ)知識，并提供了一些示例模型，可以讓你更好地理解如何使用這種技術(shù)。
3、Learning Prompt網(wǎng)站是一個非常有用的工具，它可以幫助你更好地理解自然語言處理技術(shù)，并且讓你更加高效地跟chatgpt對話。
看到優(yōu)設(shè)九圖頻道每天都會分享一些AI繪畫作品，有不少小伙伴都在求提示詞。今天我給大家分享一個生成式AI人工智能Prompt提示學(xué)習(xí)共享網(wǎng)站：PromptHero，支持ChatGPT，Midjourney，Stable Diffusion， DALL-E等。
PromptHero是一個專門為生成式人工智能（Generative AI）提供搜索提示（Prompt）的網(wǎng)站，它可以幫助用戶使用不同的AI模型來創(chuàng)造出驚人的圖像、文本和音樂。PromptHero的目標(biāo)是讓每個人都能輕松地掌握生成式AI的技巧，發(fā)揮自己的創(chuàng)造力，享受AI藝術(shù)的樂趣。
3月6日凌晨，是DeepSeek之后科技圈又一個不眠之夜，所有人都被一個名為Manus的產(chǎn)品刷屏了。DeepSeek這位“前頂流”是如何評價Manus的？一起來看看吧~ DeepSeek認(rèn)為，Manus的推出標(biāo)志著 Al Agent從概念邁向?qū)嶋H應(yīng)用的重要一步，其技術(shù)架構(gòu)和場景落地能力具有標(biāo)桿意義。然而，其長期價值需經(jīng)受開放性、泛化性及商業(yè)化能力的考驗(yàn)。 短期內(nèi)，它更像是一個高效的“數(shù)字實(shí)習(xí)生”，但距離完全自主的“數(shù)字員工”仍有差距。對于用戶和投資者而言理性看待熱度，關(guān)注其后續(xù)迭代與生態(tài)建設(shè)更為重要。
最近，Adobe 發(fā)布了視頻超分項(xiàng)目 VideoGigaGAN。從演示效果來看相當(dāng)牛批，支持8倍視頻放大，可以適應(yīng)不同風(fēng)格的視頻。
詳細(xì)介紹： 該模型能夠生成既保持時間連貫性又具有高頻細(xì)節(jié)的視頻。VideoGigaGAN基于一個先進(jìn)的大規(guī)模圖像放大模型GigaGAN進(jìn)行設(shè)計(jì)和優(yōu)化。 如果簡單地將GigaGAN擴(kuò)展為視頻處理模型，并增加處理時間信息的模塊，會引起視頻中的嚴(yán)重閃爍問題。為解決這一問題，我們識別并改進(jìn)了幾個關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)，顯著提升了視頻的時間穩(wěn)定性。 通過在公開數(shù)據(jù)集上與其他先進(jìn)的VSR模型對比，并展示8倍超分辨率的視頻效果，我們驗(yàn)證了VideoGigaGAN的高效性。
項(xiàng)目地址：https://videogigagan.github.io/
