ai-models/Image-to-Video
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# Image-to-Video高清图像生成视频大模型 # Image-to-Video高清图像生成视频大模型
本项目**Image-to-Video**旨在解决根据输入图像生成高清视频任务。**Image-to-Video**由达摩院研发的高清视频生成基础模型之一，其核心部分包含两个阶段，分别解决语义一致性和清晰度的问题，参数量共计约37亿，模型经过在大规模视频和图像数据混合预训练，并在少量精品数据上微调得到，该数据分布广泛、类别多样化，模型对不同的数据均有良好的泛化性。项目相比于现有视频生成模型，**I2VGen-XL**在清晰度、质感、语义、时序连续性等方面均具有明显的优势。 本项目**Image-to-Video**旨在解决根据输入图像生成高清视频任务。**Image-to-Video**由达摩院研发的高清视频生成基础模型之一，其核心部分包含两个阶段，分别解决语义一致性和清晰度的问题，参数量共计约37亿，模型经过在大规模视频和图像数据混合预训练，并在少量精品数据上微调得到，该数据分布广泛、类别多样化，模型对不同的数据均有良好的泛化性。项目相比于现有视频生成模型，**Image-to-Video**在清晰度、质感、语义、时序连续性等方面均具有明显的优势。
此外，**Image-to-Video**的许多设计理念和设计细节（比如核心的UNet部分）都继承于我们已经公开的工作**VideoComposer**，您可以参考我们的[VideoComposer](https://videocomposer.github.io)和本项目[ModelScope](https://github.com/modelscope/modelscope)的了解详细细节。 此外，**Image-to-Video**的许多设计理念和设计细节（比如核心的UNet部分）都继承于我们已经公开的工作**VideoComposer**，您可以参考我们的[VideoComposer](https://videocomposer.github.io)和本项目[ModelScope](https://github.com/modelscope/modelscope)的了解详细细节。