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Stable Virtual Camera
Stable Virtual Camera
目标受众主要是研究人员、艺术家、设计师以及教育工作者。对于研究人员，该模型可用于新型视图合成、重建模型等方面的研究，帮助探索模型的性能和局限性；艺术家和设计师能够利用其生成独特的场景视图和创意素材，丰富作品内容和视觉效果；教育工作者可以将其
视频生成AI模型#图像转视频#新型视图合成#Transformer模型#非商业模型#3D场景生成国外精选开源
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简介
Stable Virtual Camera是Stability AI开发的一个1.3B参数的通用扩散模型，属于Transformer图像转视频模型。其重要性在于为新型视图合成（NVS）提供了技术支持，能够根据输入视图和目标相机生成3D一致的新场景视图。主要优点是可自由指定目标相机轨迹，能生成大视角变化且时间上平滑的样本，无需额外神经辐射场（NeRF）蒸馏即可保持高一致性，还能生成长达半分钟的高质量无缝循环视频。该模型仅可免费用于研究和非商业用途，定位是为研究人员和非商业创作者提供创新的图像转视频解决方案。
截图
产品特色
- **新型视图合成**：根据输入的多个视图和目标相机，生成3D一致的新场景视图，为场景创作提供更多视角选择。
- **自由轨迹设定**：允许用户自由指定目标相机轨迹，跨越较大空间范围，满足多样化的创作需求。
- **大视角变化生成**：可以生成大视角变化的样本，丰富了视频内容的展示效果，为观众带来新颖的视觉体验。
- **时间平滑处理**：生成的样本在时间上具有平滑性，使视频过渡自然，观看体验更佳。
- **简化合成流程**：无需额外的NeRF蒸馏就能保持高一致性，简化了视图合成的流程，提高了创作效率。
- **高质量长视频生成**：能够生成高质量、长达半分钟的视频，且具备无缝循环的特性，适用于多种创作场景。
- **艺术创作支持**：可用于艺术作品的生成，以及在设计和其他艺术创作过程中提供素材和创意灵感。
- **教育与研究助力**：为教育或创意工具提供技术支持，也有助于研究人员对重建模型进行研究，探索模型的能力边界。
使用教程
1. 访问项目的GitHub仓库，获取使用该模型的相关代码和文档。
2. 根据GitHub上的说明，准备好运行模型所需的环境，包括安装必要的依赖项。
3. 收集用于生成新视图的输入视图数据，确保数据符合模型要求的格式。
4. 根据创作需求，确定目标相机轨迹，明确想要生成的新视图的视角和运动路径。
5. 将输入视图数据和目标相机轨迹信息按照模型的输入规范进行设置。
6. 运行代码，使用模型生成新的场景视图和视频。
7. 根据生成结果进行分析和调整，若不满意可修改输入数据或相机轨迹，再次运行模型直至达到预期效果。
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