Open-Sora-Plan 是由北京大学YuanGroup团队与北大-兔展AIGC联合实验室共同发起的项目，旨在复现OpenAI的Sora模型。该项目结合了视频VQ-VAE、Denoising Diffusion Transformer等技术，支持可变长宽比、分辨率和持续时间的视频生成。项目还提供了高质量的数据清洗策略、提示精炼器等功能，以增强对联合时空特征的捕获，并应用于创意短片生成、学术研究等领域。
HunyuanVideo是一个大型视频生成模型的系统框架，能够生成与领先闭源模型相媲美的视频，支持多模态信息融合和大规模模型训练。该项目旨在提供高效的工具和环境，以促进视频生成技术的发展和应用。
Stable Video Diffusion 是一个可以本地部署的视频生成模型，旨在通过先进的生成技术创建高质量视频内容。该项目基于生成对抗网络(GAN)技术，支持多种输入格式，能够生成多样化的视频内容，并集成了多种预训练模型，便于用户快速上手。
一个专门面向长视频生成的电影级数据集，特点是包含完整电影长度的视频、连贯的故事情节和多场景叙事，确保角色外观和音频在不同场景中的一致性，并提供分层的数据结构，包含高层电影信息和详细的镜头级描述
智谱刚发布的最新CogVideoX1.5模型，能够生成高质量的视频内容，支持多种分辨率及时长的视频生成。
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Short AI是一个基于AI的工具，通过预制模板、内容布局和AI辅助生成字幕，简化了创建病毒式社交媒体视频的过程，使视频营销变得更加便捷和高效。
包含10万个压缩驾驶视频的数据集，用于机器学习研究，可用于GPT视频预测模型的实验，还包含编码器/解码器和视频预测模型示例
Pyttipanna是一个为Pytti 5提供接口的框架，旨在利用机器学习模型创建和渲染视频。用户可以通过结构化、叙述和实验化视频创作的提示来实现自己的创意。
