WorldDreamer
WorldDreamer是一个创新的视频生成模型,它通过预测遮蔽的视觉令牌来理解并模拟世界动态。它在图像到视频合成、文本到视频生成、视频修复、视频风格化以及动作到视频生成等多个方面表现出色。该模型借鉴了大型语言模型的成功经验,将世界建模视为一个无监督的视觉序列建模挑战,通过将视觉输入映射到离散的令牌并预测被遮蔽的令牌来实现。
CogVideoX-2B是一个开源的视频生成模型,由清华大学团队开发。它支持使用英语提示语言生成视频,具有36GB的推理GPU内存需求,并且可以生成6秒长、每秒8帧、分辨率为720*480的视频。该模型使用正弦位置嵌入,目前不支持量化推理和多卡推理。它基于Hugging Face的diffusers库进行部署,能够根据文本提示生成视频,具有高度的创造性和应用潜力。