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该研究提出了一种基于音频样本的文本-视频生成模型,能够生成多样化和逼真的视频。通过使用适配器网络将音频基础表示映射到生成模型的输入表示,实现了对文本、音频和文本与音频的生成视频。实验证明,该方法生成的视频在内容和时间轴上与输入音频更好地对齐,并且具有更高的视觉质量和多样性。

TAVGBench:文本转音频 - 视频生成性能基准测试

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-04-22T00:00:00Z

该研究提出了一种基于音频样本的文本-视频生成模型,能够生成多样化和逼真的视频。通过使用适配器网络,将音频基础表示映射到生成模型所需的输入表示,实现了对文本、音频和文本与音频的生成视频。实验证明,该方法生成的视频在内容和时间轴上与输入音频更好地对齐,并且具有更高的视觉质量和多样性。

视听结合:基于扩散潜在对齐器的开放领域视听生成

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-27T00:00:00Z

该研究提出了一种基于音频样本的文本-视频生成模型,能够生成多样化和逼真的视频。通过使用适配器网络将音频基础表示映射到生成模型的输入表示,实现了对文本、音频和文本与音频的生成视频。实验证明,该方法生成的视频在内容和时间轴上与输入音频更好地对齐,并且具有更高的视觉质量和多样性。

对齐前调整:利用实体到区域对齐的方法实现可迁移的视频动作识别

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-27T00:00:00Z
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