Reuse and Diffuse

复旦大学联合华为诺亚提出VidRD框架，实现迭代式的高质量视频生成

本文提出了一个名为 “Reuse and Diffuse” 的框架。该框架可以在 LDM 已经生成的少部分视频帧之后，产生更多的视频帧，从而实现迭代式地生成更长、更高质量以及多样化的视频内容。复旦大学联合华为诺亚方舟实验室的研究者基于图像扩散模型（LDM）提出了一种迭代式生成高质量视频的方案 ——VidRD (Reuse and Diffuse)。该方案旨在对生成视频的质量和序列长度上进行突破，实现了高质量、长序列的可控视频生成。有效减少了生成视频帧间的抖动问题，具有较高的研究和实用价值，为当前火热的AIGC社区贡

10/20/2023 2:51:00 PM

机器之心

资讯热榜

Mac也能跑Qwen3，一文看懂本地部署qwen 3配置要求 Ollama 支持全线的 Qwen 3 模型 Qwen3正式发布，优化编码与代理能力，强化MCP支持引领AI新潮流 AI视频资讯早读！7个产品更新+8个案例精选小米开源“Xiaomi MiMo”大模型：为推理而生，以 7B 参数超越 OpenAI o1-mini 小米首个推理大模型Xiaomi MiMo开源 DeepWiki：AI驱动的GitHub代码库百科全书正式亮相性能与效率的双赢:Qwen3横空出世，MoE架构大幅降低部署成本

标签云

人工智能 OpenAI AIGC AI ChatGPT AI绘画 DeepSeek 数据模型机器人谷歌大模型 Midjourney 智能用户开源学习 GPT 微软 Meta 图像 AI创作技术论文 Gemini Stable Diffusion 马斯克算法蛋白质芯片代码生成式英伟达腾讯神经网络研究计算 Anthropic 3D Sora AI for Science AI设计机器学习开发者 GPU AI视频华为场景人形机器人预测百度苹果伟达 Transformer 深度学习 xAI Claude 模态字节跳动大语言模型搜索驾驶具身智能神器推荐文本 Copilot LLaMA 算力安全视觉视频生成训练干货合集应用大型语言模型亚马逊科技智能体 AGI DeepMind