Video-LLaVA与多模态图像视频识别

以下是一些免费的视频生成 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：支持文生视频、图生视频。提示词使用中文、英文都可以。文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。网址：https://hidreamai.com//AiVideo 2. ETNA（国内）：由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，可根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps。网址：https://etna.7volcanoes.com/ 3. Pika Labs：被网友评价为目前全球最好用的文本生成视频 AI。功能包括直接发送指令或上传图片生成 3 秒动态视频，目前内测免费。生成服务托管在 discord 中，加入方式为在浏览器中打开链接 https://discord.gg/dmtmQVKEgt ，在“generate”子区输入指令或上传图片生成视频。 4. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 5. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

很抱歉，目前知识库中没有关于“videoocean 制作的视频没有声音的解决办法”的相关内容。但一般来说，视频没有声音可能有以下几种原因和解决方法： 1. 检查视频播放器的音量设置，确保音量未被静音或调至过低。 2. 查看视频文件本身的音频轨道是否存在问题，您可以尝试使用其他播放器打开该视频。 3. 检查您的设备音频输出设置，例如扬声器或耳机是否正常工作，以及其音量设置是否恰当。 4. 确认视频在制作过程中是否正确添加了音频，如果没有添加音频，可能需要重新制作并添加音频。

Topaz Video 无法下载模型，您可以参考以下步骤： 1. 解压对应的文件，推荐使用绿色版。（对应的安装包已在网盘里，可直接下载）。 2. 右键，管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。 3. 导入处理好的视频。 4. 查看主界面，左边是原视频，右边是待处理视频，下面是对应的视频轨道。 5. 右边部分是主要对视频处理的方式，预设部分主要有放大视频、提升画质、提升帧率等。 6. 稳定 AI 模式分为自动裁切和完整帧，做转绘选择完整帧，强度在 60 为宜，抖动开启，次数一般选择 2 。 7. 帧插值：Apollo 模型处理一般情况，Chronos 模型处理运动幅度较大的情况，其他一般维持默认不变。 8. 增强部分建议直接开启使用默认。 9. 所有参数设计完毕后，点击浏览按钮查看效果。拉动时间轴，选择需要处理的位置，点击左边的 preview 即可执行浏览操作，可选择处理时长，一般在复杂场景如肢体快速运动时进行浏览。 请注意，以上操作依据电脑性能而定。若仍无法下载模型，建议检查网络连接或咨询相关技术支持。

以下为一些关于 video lip sync（视频唇形同步）的高质量项目介绍： 谷歌的“Generating audio for video”项目正在开展进一步研究。该项目具有以下特点： 1. 与现有视频音频解决方案相比，它能够理解原始像素，并且添加文字提示是可选的。 2. 系统无需手动调整生成的声音和视频，避免了对声音、视觉效果和时间等不同元素进行繁琐的调整。 3. 但仍存在一些限制因素需要解决，比如音频输出质量依赖于视频输入质量，视频中的假象或失真超出模型训练分布范围会导致音频质量明显下降。 4. 正在改进涉及语音的视频唇形同步。V2A 尝试从输入的文稿生成语音并与角色的唇形动作同步，但配对的视频生成模型可能不受文稿条件的限制，这会造成不匹配，导致唇形同步不自然。 需要注意的是，这一项目仍在不断完善和改进中。

多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理：主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。

多模态大模型与图像、视频生成相关知识如下： 多模态大模型的架构和原理：基于大圆模型，能识别页面组件结构和位置绝对值信息，并与组件、文本映射。由解码器、backbone、Generator 等部件组成，左侧多模态理解，右侧生成输出。 Stable Diffusion 模型原理：是生成模型，通过加噪和去噪实现图像的正向扩散和反向还原，解决潜在空间模型中的速度问题。其应用场景包括带货商品图生成、模特服装展示、海报生成、装修设计等。 吉梦 AI 和吐司平台的使用体验：吉梦 AI 提供 AI 视频生成等能力，通过简单提示词生成图像，对数字体有专项场景训练；吐司是类似的在线生成平台，具备多种 AI 能力，有模型、在线训练、上传模型工作流等功能，可通过输入提示词生成图片。 模型训练：训练模型需要大量图像数据和标签化处理。 AI 视频生成原理：主要基于 Sara 的整体架构，采用 diffusion Transformer 架构，以扩散模型通过随机造点、加噪和去噪得到连续图像帧，输入视频可看成若干帧图片，经处理后生成视频。 模态生成器 MG_X 一般用于生成不同的模态来输出。当前的工作一般使用现成的扩大模型（Latent diffusion model），例如 Stable Diffusion 用于图像生成，Zeroscope 用于视频生成，AudioLDM2 用于音频生成。 多模态模型的技术架构：如果模型既支持 3D 生成，又支持视频生成，就可以实现图文编辑以及具有强一致性的视频生成。Open AI 可能会尝试把图片、视频、3D 变为一个自然空间，Google 的 VideoPoet 已在这个方向上有尝试，但分辨率不够高。Transformer 架构的多模态模型给机器提供了像人类一样与世界互动的新机会，杨立昆（Yann LeCun）提出的世界模型可能是近一年值得关注的研究点。

多模态模型与多模态问答相关内容如下： Gemini 模型在图像理解方面表现出色，在多个基准测试中处于领先地位。它在高级对象识别、细粒度转录、空间理解和多模态推理等任务中展现出强大性能，在 zeroshot QA 评估中优于其他模型，在学术基准测试中如 MathVista 和 InfographicVQA 有显著改进，在 MMMU 基准测试中取得最好分数。 智谱·AI 推出了具有视觉和语言双模态的模型，如 CogAgent18B、CogVLM17B 和 Visualglm6B。CogAgent18B 拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持高分辨率图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。CogVLM17B 是多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型。VisualGLM6B 是支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型。 Zhang 等人（2023）提出了一种多模态思维链提示方法，将文本和视觉融入到一个两阶段框架中，多模态 CoT 模型（1B）在 ScienceQA 基准测试中的表现优于 GPT3.5。

多模态模型是指能够处理和融合多种不同模态信息（如视觉、语言、音频等）的模型。 智谱·AI 推出了具有视觉和语言双模态的模型，例如： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型（VLM），在多模态权威学术榜单上综合成绩优异，能实现视觉语言特征的深度融合。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。 Gemini 模型本身也是多模态的，展示了无缝结合跨模态能力，能从表格、图表或图形中提取信息和空间布局，具有强大的推理能力，在识别输入中的细微细节、在空间和时间上聚合上下文，以及在一系列视频帧和/或音频输入上应用这些能力方面表现出色。

以下是一些常用的多模态大模型： 1. InstructBLIP：基于预训练的BLIP2模型进行训练，在MM IT期间仅更新QFormer。通过引入指令感知的视觉特征提取和相应的指令，能够提取灵活多样的特征。 2. PandaGPT：是一种开创性的通用模型，能够理解6种不同模式的指令并根据指令采取行动，包括文本、图像/视频、音频、热、深度和惯性测量单位。 3. PaLIX：使用混合VL目标和单峰目标进行训练，包括前缀完成和屏蔽令牌完成。这种方法对于下游任务结果和在微调设置中实现帕累托前沿都是有效的。 4. VideoLLaMA：引入了多分支跨模式PT框架，使LLMs能够在与人类对话的同时处理给定视频的视觉和音频内容，使视觉与语言以及音频与语言保持一致。 5. 视频聊天GPT：专门为视频对话设计的模型，能够通过集成时空视觉表示来生成有关视频的讨论。 6. Shikra：Chen等人介绍了一种简单且统一的预训练MMLLM，专为参考对话（涉及图像中区域和对象的讨论的任务）而定制，展示了值得称赞的泛化能力，可以有效处理看不见的设置。 7. DLP：提出PFormer来预测理想提示，并在单模态句子数据集上进行训练，展示了单模态训练增强MM学习的可行性。 8. BuboGPT：通过学习共享语义空间构建，用于全面理解MM内容，探索不同模式之间的细粒度关系。 9. ChatSpot：引入了一种简单而有效的方法来微调MMLLM的精确引用指令，促进细粒度的交互。 10. QwenVL：多语言MMLLM，支持英文和中文，还允许在训练阶段输入多个图像，提高其理解视觉上下文的能力。 11. NExTGPT：端到端、通用的anytoany MMLLM，支持图像、视频、音频、文本的自由输入输出，采用轻量级对齐策略。 12. MiniGPT5：集成了生成voken的反演以及与稳定扩散的集成，擅长为MM生成执行交错VL输出，在训练阶段加入无分类器指导可以提高生成质量。 13. Flamingo：代表了一系列视觉语言模型，旨在处理交错的视觉数据和文本，生成自由格式的文本作为输出。 14. BLIP2：引入了资源效率更高的框架，包括用于弥补模态差距的轻量级QFormer，实现对冻结LLMs的充分利用，利用LLMs可以使用自然语言提示进行零样本图像到文本的生成。 15. LLaVA：率先将IT技术应用到MM领域，引入了使用ChatGPT/GPT4创建的新型开源MM指令跟踪数据集以及MM指令跟踪基准LLaVABench。 16. MiniGPT4：提出了一种简化的方法，仅训练一个线性层即可将预训练的视觉编码器与LLM对齐，能够复制GPT4所展示的功能。 17. mPLUGOwl：提出了一种新颖的MMLLMs模块化训练框架，结合了视觉上下文，包含一个名为OwlEval的教学评估数据集。 18. XLLM：扩展到包括音频在内的各种模式，并表现出强大的可扩展性。利用QFormer的语言可迁移性，成功应用于汉藏语境。 19. VideoChat：开创了一种高效的以聊天为中心的MMLLM用于视频理解对话，为该领域的未来研究制定标准，并为学术界和工业界提供协议。

多模态的应用场景广泛，主要包括以下方面： 1. 娱乐领域：如与 AI 导师进行视频聊天、与 AI 合作迭代和编写电视剧剧本等，为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验。 2. 内容生成：改变娱乐、学习与发展以及跨各种消费者和企业用例的内容生成。 3. 工具使用：使大语言模型能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。 4. 视频处理：包括视频搜索，通过描述性语言在数小时的视频内容中快速找到用户想要的瞬间；视频文本生成，从视频生成文本摘要、关键点、标签和标题等；定制化模型，允许用户微调自己的模型以满足特定领域需求。 5. 落地场景：如广告插入与内容审核，区分视频内容的性质；流媒体内容分析，自动生成媒体分析报告；运动赛事视频分析，帮助精彩瞬间捕捉、技术动作分析、比赛策略分析等。 6. 扩展到物理现实：通过机器人、自动驾驶车辆和其他需要与物理世界实时交互的应用程序，将大语言模型扩展到我们自己的物理现实中。

2023 年是 AI 视频的突破年，年初市场上还没有面向公众的文本生成视频的模型，但一年时间内就见证了数十种视频生成工具的问世，全球已有数百万用户通过文字或图像提示来制作短视频。不过目前这些工具存在局限性，如大部分只能生成 3 到 4 秒的视频，视频质量参差不齐，像保持角色风格一致这样的难题还未解决。 Sora 是由 OpenAI 开发的视频生成模型，其技术原理包括：将视觉数据转换成补丁，通过专门的网络降低视觉数据维度，提取时空潜在补丁，扩展变换器用于视频生成。通俗来说，就是把视频和图片变成小方块，然后用这些小方块来学习和创造新的视频内容。 从交互方式来看，当前 AI 视频生成主要可分为文本生成视频、图片生成视频、视频生成视频三种形式。一些视频生成方法是先生成静态关键帧图像，然后构建为视频序列，也存在直接端到端生成视频的技术，如微软 NUWAXL 是通过逐步生成视频关键帧，形成视频的“粗略”故事情节，然后通过局部扩散模型递归地填充附近帧之间的内容。

以下是关于解析视频内容的 AI 相关信息： 将小说制作成视频的流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：借助工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成视觉描述。 3. 图像生成：利用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成脚本。 5. 音频制作：使用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）转换语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：通过视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）合成视频。 7. 后期处理：对视频进行剪辑、添加特效和转场以提高质量。 8. 审阅与调整：观看视频并根据需要调整。 9. 输出与分享：完成编辑后输出并在平台分享。 视频解读相关： 在事业低谷期的尝试中，提到了对视频的解读，包括依据画面进行解读，以及对无声音 case 的解读等。还讨论了图像理解相关内容，如要求根据视频链接写小说，提到工作流中的图像理解能力较强，建议尝试智普、通义的 VL 模型等。 MMVid 视频理解系统： 这是一个集成的视频理解系统，能处理和理解长视频内容并进行问答。应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频、快速诊断等。由 Microsoft Azure AI 开发，结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具，能将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本，方便大语言模型理解视频内容。 请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会因项目需求和个人偏好有所不同，AI 工具的可用性和功能也可能会变化，建议直接访问相关工具网址获取最新信息和使用指南。

以下是一些提升视频帧率的方法： 1. 使用 Topaz Video AI 插件： 解压对应文件，推荐使用绿色版。 右键管理员运行 VideoAIportable.exe 文件。 导入处理好的视频。 在预设部分选择提升帧率的相关设置，如选择合适的模型。 对于稳定 AI，模式选择完整帧，强度在 60 左右，开启抖动，次数选择 2 保持默认不变。 可以根据电脑性能选择稳定+运动模糊等操作。 2. 利用帧插值网络： 如 Singer et al. 在 2022 年提出的 MakeAVideo 包含用于高帧率生成的帧插值网络，它在一个预训练扩散图像模型的基础上扩展一个时间维度，包含在文本图像对数据上训练的基础文生图模型、时空卷积和注意力层以及帧插值网络。 此外，还有如 Imagen Video 扩散模型中的帧插值相关技术。

以下是为您整理的相关内容： 关于 AIGC 国漫风格视频： 设计方面包括女执事、智能体、守护者等元素，有 3 种形态，平常翅膀呈隐藏状态，是人类的保护者和服务者。比如智小美，身材比 1:2，风格与智小鹿一脉相承但更智能，美貌与智慧并存，是智小鹿的妹妹。其设计灵感综合了导演、猫叔墨镜、影视元素等，猫叔在社区更新的万字编剧日记对创作 AIGC 有很大帮助。 关于 AIGC 小红书博主： 列举了多位小红书博主，如徐若木、笑笑（约稿）、吉吉如意令、发射井、惟玮、Sllanvivi、巧琢、上官文卿｜ZHEN、AI 离谱社、布谷咕咕咕、果果（禾夭夭）、壹见空间川上扶蘇、Goooodlan🍅古德兰等，涵盖了商业插画师、约稿、头像、国风人物、创意设计、视频、动画设计教程、壁纸、景观设计等不同领域。 关于 AIGC Weekly88： 封面提示词为“abstract network out of glass made of holographic liquid crystal,dark background,blue light reflections,symmetrical composition,centered in the frame,highly detailed,hyperrealistic,cinematic lighting,in the style of Octane Rendear 16:9style rawpersonalizev 6.1”，可查看更多风格和提示词的链接为：https://catjourney.life/ 。这周训练了一个 FLUX Lora 模型，为褪色胶片风格，推荐权重 0.6 0.8，适合生成毛茸茸的动物玩偶，人像会偏向复古褪色的胶片风格，在玻璃制品产品展示摄影方面表现很好，整体景深模糊自然柔和，下载链接为：https://www.liblib.art/modelinfo/4510bb8cd80142168dc42103d7c20f82?from=personal_page

以下是关于 AI 图片视频提示词编辑的相关知识： 1. 提示词的定义：用于描绘您想生成的画面，星流通用大模型与基础模型 F.1、基础模型 XL 使用自然语言（如一个长头发的金发女孩），基础模型 1.5 使用单个词组（如女孩、金发、长头发），支持中英文输入。 2. 写好提示词的方法： 预设词组：小白用户可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。 内容准确：包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等，例如：一个女孩抱着小猫，背景是一面红墙，插画风格、孤独感，高质量。 调整负面提示词：点击提示框下方的齿轮按钮，弹出负面提示词框，负面提示词可以帮助 AI 理解不想生成的内容，如不好的质量、低像素、模糊、水印。 利用“加权重”功能：可在功能框增加提示词，并进行加权重调节，权重数值越大，越优先。还可对已有的提示词权重进行编辑。 辅助功能：包括翻译功能（一键将提示词翻译成英文）、删除所有提示词（清空提示词框）、会员加速（加速图像生图速度，提升效率）。 3. 提示词语法： 权重设置：，请注意，权重值最好不要超过 1.5。 Prompt Editing：通过 Prompt Editing 使得 AI 在不同的步数生成不一样的内容，比如在某阶段后，绘制的主体由男人变成女人。语法为：例如 alandscape 在一开始，读入的提示词为：the model will be drawing a fantasy landscape.在第 16 步之后，提示词将被替换为：a cyberpunk landscape，它将继续在之前的图像上计算。还可以轮转提示词，比如在第一步时，提示词为“cow in a field”；在第二步时，提示词为“horse in a field.”；在第三步时，提示词为“cow in a field”，以此类推。 4. 示例： “城市狂想”教程中提供了一些示例，如远景，三分法构图，俯视视角，数字绘画，云雾缭绕的山谷，群山连绵起伏，山谷间云雾缭绕，阳光透过云层洒在山间，形成光与影的对比，模拟观众的视线逐渐接近这片土地，新印象派风格特征，使用数字画笔和渐变工具ar 16:9v 6.1 等。同时，还为大家生成了 1 组共 12 段提示词，在使用时需注意，如果是其他平台的工具请复制后删除包含“”以后的部分。

用 AI 把小说做成视频的一般流程如下： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。 需要注意的是，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问以下工具网址获取最新信息和使用指南： 1. Stable Diffusion（SD）：一种 AI 图像生成模型，可以基于文本描述生成图像。网址：https://github.com/StabilityAI 2. Midjourney（MJ）：另一个 AI 图像生成工具，适用于创建小说中的场景和角色图像。网址：https://www.midjourney.com 3. Adobe Firefly：Adobe 的 AI 创意工具，可以生成图像和设计模板。网址：https://www.adobe.com/products/firefly.html 4. Pika AI：文本生成视频的 AI 工具，适合动画制作。网址：https://pika.art/waitlist 5. Clipfly：一站式 AI 视频生成和剪辑平台。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/clipfly/ 6. VEED.IO：在线视频编辑工具，具有 AI 视频生成器功能。网址：https://www.veed.io/zhCN/tools/aivideo 7. 极虎漫剪：结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。网址：https://tiger.easyartx.com/landing 8. 故事 AI 绘图：小说转视频的 AI 工具。网址：https://www.aihub.cn/tools/video/gushiai/ 在 Adobe Firefly 的 Advanced 部分，您可以使用 Seed 选项添加种子编号（https://helpx.adobe.com/firefly/generatevideo/generatevideoclips/generatevideofaq.htmlwhatisaseed），以帮助启动流程并控制 AI 创建的内容的随机性。如果使用相同的种子、提示和控制设置，则可以重新生成类似的视频剪辑。然后选择 Generate（生成）。