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MarDini的目标受众是视频制作者、动画师、游戏开发者以及任何需要视频内容生成的专业人士。它适合他们，因为它提供了一种高效、灵活且可扩展的方式来生成视频内容，无需复杂的预处理或后期编辑。
视频生成图片生成#视频生成#自回归#扩散模型#大规模#空间-时间注意力普通产品开源
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简介
MarDini是Meta AI Research推出的一款视频扩散模型，它将掩码自回归（MAR）的优势整合到统一的扩散模型（DM）框架中。该模型能够根据任意数量的掩码帧在任意帧位置进行视频生成，支持视频插值、图像到视频生成以及视频扩展等多种视频生成任务。MarDini的设计高效，将大部分计算资源分配给低分辨率规划模型，使得在大规模上进行空间-时间注意力成为可能。MarDini在视频插值方面树立了新的标杆，并且在几次推理步骤内，就能高效生成与更昂贵的高级图像到视频模型相媲美的视频。
截图
产品特色
- 视频插值：在给定首尾帧的情况下，生成中间帧，实现视频插值。
- 图像到视频生成：从第二帧开始掩码，实现图像到视频的生成。
- 视频扩展：在给定视频基础上，通过掩码扩展视频，增加新帧。
- 长时视频生成：通过递归插值，从少量图像生成长时间视频。
- 3D视图合成：尽管仅在视频数据上训练，MarDini展现出初步的空间理解能力，为3D应用提供可能。
- 灵活性：通过灵活的掩码策略，支持多种视频生成任务。
- 可扩展性：MarDini能够从零开始大规模训练，无需依赖基于图像的预训练。
- 高效率：在推理期间内存效率高且速度快，允许大规模部署计算密集型的空间-时间注意力机制。
使用教程
1. 访问MarDini的产品页面并下载相关模型和代码。
2. 根据文档说明，设置所需的视频生成任务，包括选择掩码策略和视频参数。
3. 准备输入数据，如单张图片或视频序列，并按照要求的格式进行预处理。
4. 使用MarDini模型对输入数据进行推理，生成视频内容。
5. 根据需要对生成的视频进行后处理，如剪辑、调色等。
6. 将最终的视频内容用于所需的应用场景，如社交媒体发布、游戏内视频或电影制作。
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