Машинное обучение RU
17.5K subscribers
1.42K photos
177 videos
11 files
1.89K links
Все о машинном обучении

админ - @workakkk

@data_analysis_ml - анализ даннных

@ai_machinelearning_big_data - Machine learning

@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы

@pythonl - Python

@pythonlbooks- python 📚

@datascienceiot - 📚

РКН: clck.ru/3FmrUw
加入频道
Forwarded from Machinelearning
🔥 Text‑to‑FILM становится реальностью!

SkyReels‑V2 - опенсорс генератор видео из текста, который не только соперничает с лучшими закрытыми решениями, но и предлагает уникальное преимущество — теоретически неограниченную длину генераций.

✔️ Что умеет SkyReels V2:

- Story Generation: полный конвейер от генерации текста до последовательного сюжета для видео.
- Image‑to‑Video
- Camera Director: управление виртуальной камерой — смена углов, зум, трекинг.
- Elements‑to‑Video: генерация отдельных объектов или эффектов, которые затем интегрируются в общий видеоряд.

🌟 Режимы инференса: поддерживаются как синхронный (full‑sequence diffusion), так и асинхронный (Diffusion Forcing) режимы для гибкой работы на разных GPU-конфигурациях

На бенчмарках SkyReels V2 лидирует среди открытых моделей на VBench с 83.9%, оставляя позади Wan2.1, HunyuanVideo и OpenSora 2.0.


Попробовать
Github
Technical Report
Hugging Face
ModelScope


#AI #TextToFilm #VideoGeneration #SkyReelsV2 #MachineLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥43
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Alibaba представили новую модель - Wan2.1-VACE: универсальную модель для создания и редактирования видео.

Что умеет Wan2.1-VACE:
🟢 R2V — генерация видео по ссылке-примере (Reference-to-Video)
🟢 V2V — редактирование видео по видео (Video-to-Video)
🟢 MV2V — редактирование замаскированных областей видео (Masked Video-to-Video)

💡 Эти возможности можно свободно комбинировать, выполняя сложные креативные задачи.

🔍 Ключевые особенности:
SOTA-производительность: Wan2.1 стабильно превосходит существующие open-source модели и даже коммерческие решения уровня state-of-the-art в ряде бенчмарков.

Работает на обычных видеокартах: Модель T2V-1.3B требует всего 8.19 ГБ видеопамяти, что делает её совместимой почти со всеми пользовательскими GPU. Например, на RTX 4090 она генерирует 5-секундное видео 480P примерно за 4 минуты (без оптимизаций, таких как квантизация). Её производительность сопоставима с некоторыми закрытыми моделями.

Мультизадачность: Wan2.1 демонстрирует хорошие результаты в задачах текст-в-видео, изображение-в-видео, видеомонтаж, текст-в-изображение и видео-в-аудио, продвигая границы генерации видео..

Модель способна выдавать 1080P в теории любой длины, при этом сохраняя временную структуру.

- Размер модели: 1.3B и 14B
- Лицензия: Apache-2.

🔜 GitHub: github.com/Wan-Video/Wan2.1
🔜 HuggingFace: huggingface.co/Wan-AI
🔜 ModelScope: modelscope.cn/organization/Wan-Al
🔜 API сервис: bailian.console.alibabacloud.com

@ai_machinelearning_big_data


#Alibaba #wan #videogeneration
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍32