AIHub 1月2日消息，來自美國得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校和Meta生成式AI團隊的研究人員在arXiv平臺上發(fā)表一篇論文，提出了一個一致的視頻生成視頻（V2V）合成框架FlowVid，通過利用空間條件和源視頻中的時間光流信息，實現(xiàn)了合成的高度一致性。給定輸入視頻和文本提示詞，F(xiàn)lowVid就能合成時間一致的視頻。
FlowVid支持多種視頻編輯功能，包括改變視頻的風(fēng)格、換掉視頻里的某個物體和局部編輯等。
根據(jù)論文，V2V模型FlowVid具有高靈活性、高效率、高質(zhì)量等優(yōu)勢，生成一段30 FPS、512 × 512分辨率的4秒視頻僅需1.5分鐘。
FlowVid相關(guān)資源地址：
- 項目地址：https://jeff-liangf.github.io/projects/flowvid/
- 論文：https://arxiv.org/abs/2312.17681
- GitHub：https://github.com/Jeff-LiangF/FlowVid
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