作者： 人工智能技术与时代人物风云 来源： 人工智能技术与时代人物风云

去年10月份腾讯发布了VideoCfafter1模型，仅3个月后，腾讯AI实验室的研究人员克服了高质量视频扩散模型的数据限制，仅使用有限数据对VideoCrafter1进行了大幅改进，实现了更好的运动轨迹和更好的概念组合。

让我们一起看看官方测试效果：

该模型是不使用高质量视频的情况下训练高质量模型，研究人员分析了视频模型的空间和时间模块之间的联系，并研究了这些模块向低质量视频的分布转换。

他们观察到，全面训练所有模块会比只训练时间模块产生更强的空间（画面）和时间（动作）之间的耦合。

基于这种更强的耦合，他们通过使用高质量图片微调空间模块，在不降低动态效果的前提下，实现了分布向更高质量转换，从而得到了一个通用的高质量视频模型。

模型已于昨日上架HuggingFace，可以下载模型后使用gradio（一个开源的用户界面）在你自己的硬件设备上离线运行。

模型下载

在HuggingFace下载模型文件

https://huggingface.co/VideoCrafter/VideoCrafter2/tree/main

本地运行

1. 克隆github项目：

https://github.com/AILab-CVC/VideoCrafter

2. 然后使用下方指令启动gradio即可

python gradio_app.py

如下视频所示：

更多内容请浏览项目主页：

https://ailab-cvc.github.io/videocrafter2/

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