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AI短视频制作一本通：文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频
第一部分：文本生成视频1. 文本生成视频概述随着人工智能（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。2. 工作流程文本生成视频的工作流程通常包括以下步骤：步骤1：文本处理首先，您需要准备要转化为视频的文本内容。 步骤2：图像生成文本生成视频通常伴随着图像的生成，这些图像可以是背景图片、文本框、图标等。您可以使用图像处理工具或库来生成这些图像，根据文本内容选择合适的图像元素。 ，使用gTTS库生成文本的语音，从而创建一个包含文本、图像和音频的视频。 您可以根据需要使用不同的生成模型和后期处理技术。这就完成了本指南的三部分：文本生成视频、图片生成视频和视频生成视频。
2.1K62编辑于 2023-11-07 Sora——最强文本视频生成模型！
引言以ChatGPT闻名海外的OPENAI，最近推出首个**文本视频生成模型——Sora**，其效果极其流畅程度令人叹为观止！ 先来感受一下Sora依据文本生成的视频：提示词： A stylish woman walks down a Tokyo street filled with warm glowing neon and 这里，想说一个该视频的不足，视频右方的背景人物感觉很多脸感觉是空白的，看起来有一丢丢诡异；然后，有一个突然切近镜头的转换有一点不太自然。整体的流畅度以及视频的可观赏性还是有的！ 根据OpenAI给出的技术报告，Sora的技术特色：将视觉数据转换为Patch视频压缩网络时空潜在补丁转换变换器以生成视频变化的持续时间、分辨率、宽高比对语言的理解图像、视频、文本均可作为提示词视频拼接图像生成能力涌现的模拟能力就像 但是，对于很多人说，未来可能是输入小说直接生成对应的视频图像我仍然持保留态度。因为自我观点，Sora只是通过大量输入数据的学习，对文本处理后进行图像模拟，还远远达不到对真实物理世界的智能理解。
25100编辑于 2024-03-04- 来自专栏站长的编程笔记
Google发布文本内容生成短视频工具：Imagen Video
AI视频机器人方面的两个突破性进展，一个产品叫imagen video,可以生成1280×768的24帧的高清视频片段，另一个叫PHENAKI,可以根据文字描述生成长视频。 最近Google发布文本内容生成短视频工具：Imagen Video，这个工具主要功能是把段子自动生成短视频。而较早之前脸书其实也发布了Make-A-Video。从此内容生成AI进入视频时代! 下图就是用Google Imagen Video生成的视频。你只需要输入：泰迪熊洗碗。Imagen Video就会生成一个下图的场景。 _=1 从此，我有一个大胆的想法，虽然这个小黄文想法可能无法播出…… Imagen Video能根据书面提示以每秒 24 帧速生成分辨率为 1280×768 的视频。 说白了Imagen Video生成的视频清晰度相当可以了。这是和Make-A-Video最大的区别。
72220编辑于 2022-11-23 - 来自专栏GiantPandaCV
ControlVideo: 可控的Training-free的文本生成视频
然而，训练这样的文本到视频模型需要大量高质量的视频和计算资源，这限制了相关社区进一步的研究和应用。为了减少过度的训练要求，我们研究了一种新的高效形式：基于文本到图像模型的可控文本到视频生成。 这个任务旨在根据文本描述和运动序列（例如深度或边缘地图）生成视频。 如图所示，它可以有效地利用预训练的文本到图像生成模型的生成能力和运动序列的粗略时间一致性来生成生动的视频。 这些组件通过控制噪声的传播路径，在生成的视频中保持了文本描述和运动信息之间的一致性，并通过完全跨帧交互和交错帧平滑器来保持了视频的连贯性和平滑性。 讨论 这份工作存在以下局限性： 该方法的生成结果受预训练的文本到图像生成模型的质量和性能影响，因此其生成的视频可能存在与图像生成模型相关的问题，如图像分辨率、细节和颜色等方面的不足。 大规模扩散模型在文本到视频合成方面取得了巨大进展，但这些模型成本高昂且不对公众开放。我们的ControlVideo专注于无需训练的可控文本到视频生成，并在高效视频创建方面迈出了重要一步。
1K50编辑于 2023-08-22 - 来自专栏新智元
全球首发，国产开源「文本-视频生成」模型！免费在线体验，一键实现视频生成自由
而在视频生成领域，目前各家大厂还是只敢拿demo出来演示，普通用户还无法使用。 最近阿里达摩院在ModelScope上首发开源了「基于文本的视频生成」的模型参数，一起实现「视频自由」！ ，即可返回符合文本描述的视频，并且该模型能够适用于「开放领域」的视频生成，能够基于文本描述进行推理，不过目前只支持英文输入。 国内首发「文本-视频生成」 文本到视频生成扩散模型由「文本特征提取」、「文本特征到视频隐空间扩散模型」、「视频隐空间到视频视觉空间」三个子网络组成，整体模型参数约17亿。 多阶段文本到视频生成扩散模型采用Unet3D结构，通过从纯高斯噪声视频中迭代去噪的过程，实现视频生成的功能。 在实现上参考的相关论文主要有两篇。 实验中进一步表明，分解公式可以受益于预先训练的图像扩散模型和良好的支持文本条件下的视频生成。
2.7K30编辑于 2023-04-04 - 来自专栏心源易码
文本生成视频Sora技术解读——作为世界模拟器的视频生成模型 Video generation models as world simulators
OpenAI最近推出了一款全新的文本生成视频模型：Sora。其只要输入一些描述视频画面的提示词，它就能生成一段时长60秒的视频。 二、文本生成视频Sora生成技术解读2.1、生成模型速览许多先前的工作已经研究了使用各种方法对视频数据进行生成建模，包括循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)，自回归Transformer(Autoregressive 与文本令牌类似，视觉补丁也具有高度可扩展性和有效性，特别适用于训练生成多种类型的视频和图像的模型。 重新标题化技术通过训练一个高度描述性的标题生成模型，为训练集中的所有视频生成文本标题。 这样做的好处是，使用高度描述性的视频标题进行训练可以提高文本的准确性，可以使模型更好地理解和生成视频内容，从而提升生成视频的质量和准确性。
94010编辑于 2024-05-14 - 来自专栏深度学习自然语言处理
长文实践 | 详述文文本生成任务之营销文本生成
---- 编辑：AI算法小喵 写在前面 在《一文详解生成式文本摘要经典论文Pointer-Generator》中，我们已经详细地介绍过长文本摘要模型 PGN+Coverage。 引言 文本生成（Text Generation）可进一步细分为文本摘要、机器翻译、故事续写等任务。本项目主要用到文本摘要技术。 抽取式摘要是选取其中关键的句子摘抄下来。 相反，生成式摘要则是希望通过学习原文的语义信息后相应地生成一段较短但是能反映其核心思想的文本作为摘要。 生成式摘要相较于抽取式摘要更加灵活，但也更加难以实现。 熟练掌握如何实现 Beam Search 算法来生成文本。 熟练掌握文本生成任务的评估方法。 掌握深度学习训练的一些优化技巧，如：Scheduled sampling、Weight tying等）。 项目任务简介 文本生成任务中，通常将作为输入的原文称为 source，将待生成的目标文本称为 target 或者 hypothesis，将用来作为 target 好坏的参考文本称之为reference。
1K42编辑于 2022-09-13 - 来自专栏人工智能前沿讲习
SFFAI分享 | 周龙：同步双向文本生成【附PPT与视频资料】
传统自左往右的解码方式仅仅能充分利用已经产生的历史信息，而无法利用还未生成的未来信息。我们提出了一种基于双向解码机制的同步双向文本生成模型。 1、编码器-解码器框架：从双向编码到双向解码 ---- 1.1 引言 概括地讲，自然语言处理包括两大任务：自然语言文本理解和自然语言文本生成。 但是，对于采用编码器-解码器框架的自然语言文本生成而言，由于输出文本不可预知，传统自左往右的解码方式仅仅能充分利用已经产生的历史信息，而无法利用还未生成的未来信息。 表2 汉英翻译示例 1.4 总结 现有的文本生成模型通常采用从左到右的方式依次生成输出序列。 2.3 实验结果 本文在两个典型的序列生成任务（神经网络机器翻译和生成式文本摘要）上验证了模型的有效性。
94210发布于 2020-05-14 - 来自专栏大数据智能实战
textgenrnn 文本生成实战
文本生成是一件很神奇的自然语言处理任务，深度学习给文本生成带来的全新的技术途径，如这篇文章The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生成的一个简洁高效的库，代码量非常少，又非常易于理解。其架构是采用了LSTM＋Attention的方式来实现。如下图所示： ? 源码实践： （1）默认的测试，生成新闻。 ? （2）电脑领域的新闻生成 ? 在上述参数中，可见有个temperatures，它可以用来代表生成文本的温度（从结果来看，似乎可以认定为文本带的感情色彩强烈与否，其中0.2一般为偏负面，0.5代表偏中性，1.0代表相对正能量一些。） 如训练语料至少2000－5000个之间，且生成文本不稳定，需要一些人工编辑等。 textgen = textgenrnn('.
91730发布于 2019-05-26 - 来自专栏心源易码
Stable Video文本生成视频公测地址——Scaling Latent Video Diffusion Models to Large Datasets
近期，Stability AI发布了首个开放视频模型——"Stable Video"，该创新工具能够将文本和图像输入转化为生动的场景，将概念转换成动态影像，生成出电影级别的作品，旨在满足广泛的视频应用需求 Stable Video"提供了两种图像到视频的模型，能够生成14帧和25帧的视频，用户还可以自行设置帧率，范围在3到30帧每秒之间。 Stable Video Diffusion模型是一种先进的文本到视频和图像到视频生成模型，专为高分辨率视频设计。 ，如运动量少、文本过多或审美价值低的视频。 ablaze in vibrant oranges and reds, reflecting softly on the water's surface，然后选择比例和风格，点击Generate即可开始生成视频
58410编辑于 2024-08-18 - 来自专栏算法一只狗
手把手教你搭建一个文本图片视频生成网站
在上一年，Stable Diffusion模型发布以来，“AI文本图片生成”真正的变成普通人也能使用的技术。但是最近一些网友利用网上的真人图片，不断喂给模型进行自主学习。 1.搭建你自己的AI网站之前我写过一篇文章，在自己本地可以部署可玩的文本图像生成网站。 ：4.3 动画视频生成首先需要安装插件“deforum”，这个插件能够根据多个生成的图片构造成视频动画。 5.让你生成的图片开口说话从上面我们已经得到了生成的图片那么我们就可以利用这张图片，创建自己的AI说话视频登陆这个网址：https://studio.d-id.com/选择刚刚生成的图片，然后输入自己想要说的话 ，之后生成就可以了：最后就可以得到比较逼真的真人AI说话视频了。
72420编辑于 2024-10-11 - 来自专栏杨熹的专栏
如何自动生成文本摘要
/github.com/llSourcell/How_to_make_a_text_summarizer/blob/master/vocabulary-embedding.ipynb 今天学习的是自动生成文本摘要 接着我们需要把整个文章变成一个一个的单词，并且一个词一个词的生成总结。 decoder，和encoder一样的 lstm 结构，权重矩阵也是用同样的提前训练好的 glove embeddings，它用来生成 summary。 decoder 会先生成一个单词，然后把这个单词投入到下一层中，就会生成下一个单词，一直到生成一句标题。
1.9K50发布于 2018-04-03 - 来自专栏AI算法能力提高班
AnyText | 广告营销文本生成
⚡ AnyText | 广告营销文本生成 本文介绍AnyText文本生成和文本编辑，适合广告电商图片生成，降本增效。 辅助潜在模块：这个模块使用文本字形、位置和遮蔽图像等输入来生成用于文本生成或编辑的潜在特征。它通过将这些信息编码到潜在空间中，帮助模型在图像中生成或修改文本。 AnyText能够生成多种语言的字符，据作者所知，这是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 电影和视频制作：在电影和视频制作中，AnyText可以用来生成带有特定文本的道具、场景背景或者后期特效，比如在电影中添加逼真的新闻标题、路牌或书籍封面。 社交媒体和内容创作：内容创作者可以使用AnyText来制作包含定制文本的图像和视频，用于社交媒体帖子、博客文章或YouTube视频。
52710编辑于 2024-01-05 - 来自专栏AI小白入门
【NLP】机器如何生成文本？
haha，仅仅使用两行代码我们就可以利用GPT2生成一个简短文本。从生成结果可以看到，根据上下文生成的单词是合理的，但是模型很快就会开始重复。 换句话说，作为人类，我们希望生成的文本使我们感到惊讶，而不是无聊或者可预测的，作者通过绘制概率图很好地证明了这一点。 ? 哈哈，既然这样，那让我们停止无聊并加入一些随机性！ 在下文中为了方便说明，我们设置random_seed = 0，可以随意更改random_seed来尝试不同的生成效果。 ? 尝试读一遍文本，会发现似乎还不错，但是仔细观察时，这并不太连贯和通顺。 这个结果可以说是我们一路下来最真实的文本生成。但是在使用Top-K采样时需要注意的一个问题是，它不会动态适应从下一个单词概率分布 。 Top-P更流畅的文本； 在论文Consistency of a Recurrent Language Model With Respect to Incomplete Decoding[10]中指出，
4.7K30发布于 2020-04-25 - 来自专栏开源心路
AI生成视频-Pika
背景介绍 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。 登录申请Pika Discord https://discord.gg/pika 试用交互命令行生成视频。 大拇指向下 告诉机器人(和 Pika 实验室团队)Pika 做了一些丑陋、错误的东西,或者视频完全没有移动。 重新生成 - 重复提示 使用相同的提示词和参数再生成一个视频。 这是 PIKA 将用作你生成内容中的元素的文本。简短的单词比长句更好。在此，我们将使用 “HELLO” 这个词，我们使用大写，使得字母在片段中更突出。 对于第三次生成，我们将使用 “-camera rotate clockwise” 选项。 注意：以上步骤中的每一个生成命令都应该以回车键结束，这样 PIKA 才会开始生成你的视频片段。
1.1K10编辑于 2023-12-06 - 来自专栏ZackSock
Python生成字符视频
Python生成字符视频 一、前言 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。 2.6、读取视频 读取视频的操作一般是通用的，代码如下： import cv2 # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture('1.mp4') # 获取视频的帧率 fps = cap.get 生成的尺寸我们先除了scale，然后再乘font_size。scale是原图的缩小程度，因为像素有很多，所以我们需要先把图片缩小。而为了让我们的字体显示更清楚，我们需要把生成的字符图片放大。 因此需要注意，虽然我们生成的图片看起来单调，但是当font_size设置为5时，得到的图片已经比较大了。因此当你生成长时间的视频时，会花费比较多的时间，生成的视频也比较大。 生成的字符画 可以看到效果还是很不错的。 五、生成字符视频 有了上面的代码，我们就可以对整个视频进行转换了。
69250发布于 2021-05-18 - 来自专栏猫头虎博客专区
爆款AI工具大盘点：最强文本、视频、音乐生成AI，适用岗位全解析！
文章目录 爆款AI工具大盘点：最强文本、视频、音乐生成AI，适用岗位全解析！ 文本AI 1. GPT-4o 2. 腾讯元宝 3. 海螺AI 4. 百小应 5. API模型 6. 问财、妙想 7. 百度文库AI 总结 爆款AI工具大盘点：最强文本、视频、音乐生成AI，适用岗位全解析！ 大家好，我是猫头虎，今天给大家带来最新的AI产品分类与适用岗位解析。 Stable Video 视频生成AI 由Stability AI开发的Stable Video，已全面公测并免费开放。它可以轻松生成高质量的视频内容。 可灵AI 视频生成AI 快手发布的可灵AI支持生成最长120秒的视频，虽然画质有待提升，但技术突破显著。 适用人群：学生、研究人员 适合岗位：学生、研究员、内容创作者 使用网址：wenku.baidu.com 总结 本文为大家介绍了多款最新的AI产品，涵盖文本AI、视频生成AI、音乐生成AI等多个领域。
37310编辑于 2024-06-13 - 来自专栏AI技术探索和应用
AIGC之文本和图片生成向量
文本和图片生成向量的方式一般是通过已有的模型进行生成，在流行的模型托管平台上已有大量开源的Embedding模型，如国外的HuggingFace平台和国内的ModelScope平台。 接下来将对文本生成向量和图片生成向量在不同平台SDK下使用方式进行简单介绍。 文本生成向量 OpenAI（官方收费） 安装依赖。 pip install -U openai 文本生成向量示例如下。 pip install -U transformers 文本生成向量示例如下。若本地缓存不存在该模型，默认会从HuggingFace上下载该模型到本地。 ModelScope封装了统一的接口对外提供单句向量表示、双句文本相似度、多候选相似度计算功能。 安装依赖。 pip install -U modelscope 文本生成向量示例如下。 pip install -U towhee 文本生成向量示例如下。
2.6K31编辑于 2024-03-13 - 来自专栏DeepHub IMBA
通过短文本生成图像
文本到图像(Text-to-Image, TTI)是深度学习的新兴学科之一，专注于从基本文本表示生成图像。 从文本生成图像:挑战和注意事项 有几个相关的挑战传统上阻碍了TTI模型的发展，但它们中的大多数可以归类为以下类别之一? 1)挑战:TTI模型高度依赖文本和可视化分析技术，尽管近年来它们取得了很大进展，但要实现主流方法，仍有很多工作要做。从这个角度来看，TTI模型的功能通常会受到底层文本分析和图像生成模型的具体限制。 为了反映给定的叙述，TTI模型不仅要生成正确的对象，还要生成它们之间的关系。在文本到图像的生成技术中，生成包含多个具有语义意义的对象的更复杂的场景仍然是一个重大的挑战。 gan通常由两种机器学习模型组成——一个生成器从文本描述生成图像，另一个判别器使用文本描述判断生成图像的真实性。生成器试图让假照片通过鉴别器;另一方面，辨别器不希望被愚弄。
1K20发布于 2021-08-20 - 来自专栏机器之心
可组合扩散模型主打Any-to-Any生成：文本、图像、视频、音频全都行
举例来说，在给定文本 prompt 的情况下生成同步的视频和音频；或者在给定图像和音频 prompt 的情况下生成视频。 下面我们用具体的示例进行展示。首先考察 CoDi 生成图像的能力。 除此以外，CoDi 还能以三种模态（文本 + 音频 + 图片）作为输入，生成符合要求的图片。 接下来是展示 CoDi 视频生成能力。 研究者从预训练文本图像配对编码器 CLIP 开始，然后使用对比学习在音频文本和视频文本配对数据集上训练音频和视频 prompt 编码器，同时冻结文本和图像编码器权重。 （2）冻结文本扩散器的权重，并在文本音频配对数据上训练环境编码器和音频扩散器的交叉注意力权重。（3）冻结音频扩散器及其环境编码器，并在音频视频配对数据上训练视频模态的联合生成。 从结果来看，尽管只接受了三个配对联合生成任务（文本 + 音频、文本 + 图像和视频 + 音频）的训练，但 CoDi 能够同时生成训练中未见过的各种模态组合，例如下图 5 中的联合图像 - 文本 - 音频生成
52110编辑于 2023-05-31
腾讯云开发者
