要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频,您可以参考以下几种模型和方法:
8s的视频生成需要花费30Credits,5s的视频生成需要花费15Credits,且只能使用PixVerse V2模型,生成时请注意模型选择。目前仅支持16:9画面比例的视频生成。[heading2]文生视频[content]点击“Text to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。PixVerse V2支持多风格的视频生成,您可以通过在提示词中加入“Anime”,“Realistic”等词语做到这点。[heading2]图生视频[content]点击“Image to Video”,在“Model”选择“PixVerse V2”,视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能,如需要使用上述功能,请将模型切换至“PixVerse V1”。
具体来说Movie Gen由视频生成和音频生成两个模型组成。Movie Gen Video:30B参数Transformer模型,可以从单个文本提示生成16秒、16帧每秒的高清视频,相当于73K个视频tokens。对于精确视频编辑,它可以执行添加、删除或替换元素,或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频,它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得SOTA性能。Movie Gen Audio:13B参数Transformer模型,可以接受视频输入以及可选的文本提示,生成与视频同步的高保真音频。Movie Gen Video通过预训练-微调范式完成,在骨干网络架构上,它沿用了Transformer,特别是Llama3的许多设计。预训练阶段在海量的视频-文本和图像-文本数据集上进行联合训练,学习对视觉世界的理解。这个阶段的训练数据规模达到了O(100)M视频和O(1)B图像,用以学习运动、场景、物理、几何、音频等概念。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调,以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果,模型还引入了流匹配(Flow Matching)作为训练目标,这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。扩散模型通过从数据分布逐渐加入噪声,然后在推理时通过逆过程去除噪声来生成样本,用大量的迭代步数逐步逼近目标分布。流匹配则是通过直接学习样本从噪声向目标数据分布转化的速度,模型只需通过估计如何在每个时间步中演化样本,即可生成高质量的结果。
最新消息sora.com域名已经部署好[Sora实测案例](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/MKgKw9hg8iZZp1kKYQ4c0B6unWg)2点直播链接:https://www.youtube.com/watch?v=2jKVx2vyZOY有博主已经做了提前测试This Video is AI Generated!SORA Reviewhttps://www.youtube.com/watch?v=OY2x0TyKzIQ12月10日已上线[heading2]Sora功能:[content]文生视频,图生视频,视频生视频1.视频生成:文生视频,图生视频,视频生视频支持多种视频定制选项,如分辨率(从480p到1080p)、视频长度(从5秒到更长时间)和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频,获取灵感和学习技巧(直接抄别人prompt)2.故事板:允许用户通过时间线指导视频中的多个动作,创建更加复杂的视频序列。3.混音和编辑:提供视频混音功能,允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑,以及创建循环视频。4.高级功能:包括混合功能,可以将两个视频场景合并成一个新的场景。[heading2]费用和订阅套餐:[content]对于已经拥有OpenAI Plus或Pro账户的用户,Sora的使用是包含在现有订阅中的,无需额外支付费用。OpenAI Plus订阅:每月50次视频生成次数。OpenAI Pro订阅:无限次慢速队列生成。500次正常速度的视频生成次数。额外信息:用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成,但这可能会减少每月的使用次数。Sora的发布初期,对于某些地区(如欧洲和英国)可能会有延迟。