Mardini

使用场景使用MarDini从单张图片生成一系列连贯的视频帧,用于社交媒体视频内容的快速制作。在游戏开发中,利用MarDini生成动态背景视频,增加游戏环境的真实...

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    类别: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,
    官网:https://mardini-vidgen.github.io/ 更新时间:2025-08-02 09:38:58
  • 使用场景

    使用MarDini从单张图片生成一系列连贯的视频帧,用于社交媒体视频内容的快速制作。

    在游戏开发中,利用MarDini生成动态背景视频,增加游戏环境的真实感。

    在电影制作中,通过MarDini生成中间帧,用于慢动作视频效果的制作。

    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。