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简介
VideoJAM 是一种创新的视频生成框架，旨在通过联合外观 - 运动表示来提升视频生成模型的运动连贯性和视觉质量。该技术通过引入内指导机制（Inner-Guidance），利用模型自身预测的运动信号动态引导视频生成，从而在生成复杂运动类型时表现出色。VideoJAM 的主要优点是能够显著提高视频生成的连贯性，同时保持高质量的视觉效果，且无需对训练数据或模型架构进行大规模修改，即可应用于任何视频生成模型。该技术在视频生成领域具有重要的应用前景，尤其是在需要高度运动连贯性的场景中。
截图
产品特色
通过联合外观 - 运动表示提升视频生成的运动连贯性
引入内指导机制，动态引导视频生成
支持复杂运动类型的高质量生成
无需修改训练数据或扩展模型规模即可应用
显著提升视频生成的视觉质量和运动连贯性
使用教程
1. 准备一个支持 VideoJAM 的视频生成模型。
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2. 将 VideoJAM 框架集成到模型中，扩展训练目标以预测外观和运动。
3. 在训练阶段，使用联合表示学习外观和运动。
4. 在推理阶段，启用内指导机制，利用动态运动预测引导视频生成。
5. 根据需要调整参数，优化生成效果。
流量来源
| 直接访问 | 30.56% | 外链引荐 | 32.33% | 邮件 | 0.09% |
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