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Pandora
Pandora
Pandora模型适合需要生成交互式视频内容的开发者和创意专业人士，如视频游戏开发者、电影制作者、动画师等。它允许用户通过自然语言来控制视频内容，极大地提高了创作效率和灵活性。此外，对于研究自然语言处理和机器学习领域的研究人员，Pandor
视频生成AI模型#自然语言处理#视频生成#交互式内容#机器学习普通产品商用
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简介
Pandora是一个向通用世界模型迈进的模型，它能够通过生成视频来模拟世界状态，并允许使用自然语言在任何时间控制视频内容。Pandora与以往的文本到视频模型不同，它允许在视频生成过程中随时接受自由文本动作输入，从而实现视频的即时控制。这种即时控制能力实现了世界模型支持交互式内容生成和增强的健壮推理和规划的承诺。Pandora能够跨多个领域生成视频，如室内/室外、自然/城市、人类/机器人、2D/3D等场景。此外，Pandora还允许通过高质量的数据进行指令调整，使得模型能够在一个领域学习动作并在另一个未见过的领域中使用。Pandora模型还通过自回归模型生成更长的视频，其生成的视频长度可以超过训练视频的长度。尽管Pandora作为通用世界模型的初步步骤仍有限制，例如在生成一致性视频、模拟复杂场景、理解常识和物理法则以及遵循指令/动作方面可能会失败，但它在视频生成和自然语言控制方面展示了巨大的潜力。
截图
产品特色
即时控制视频生成：接受自然语言动作输入，实时控制视频内容。
跨领域视频生成：能够生成室内外、自然与城市、人类与机器人、2D与3D等多种场景的视频。
预测替代未来：模拟不同的未来场景，展示不同动作下的可能结果。
学习与迁移：在一个领域学习动作控制，并能够迁移到其他未见过的领域。
自回归模型：生成更长的视频，超出训练视频的长度限制。
高质量视频：通过FLAVR进行帧插值处理，使视频更加流畅。
使用教程
访问Pandora模型的网页。
阅读并理解Pandora的功能和使用方式。
根据需要的视频场景，输入相应的自然语言动作指令。
观察Pandora生成的视频内容，并根据需要调整动作指令。
利用Pandora的跨领域能力，尝试在不同的视频场景中应用学习到的动作。
如果需要生成更长的视频，可以通过连续输入动作指令来实现。
对于生成的视频，可以进行进一步的编辑和处理，以满足特定的创作需求。
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