Video Generation
비디오 생성은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업으로, 알고리즘을 통해 자동으로 고품질의 비디오 콘텐츠를 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 기술은 생성적 적대 네트워크(GANs)와 변분 오토인코더(VAEs) 같은 딥러닝 모델을 사용하여 정적 이미지, 텍스트 설명, 또는 다른 비디오 클립에서 일관되고 현실적인 동적 비디오를 만들기 위해 노력합니다. 비디오 생성 기술은 영화 제작, 가상 현실, 게임 개발, 광고 창의성 등 다양한 분야에서 널리 활용될 수 있으며, 콘텐츠 제작의 효율성과 혁신성을 크게 높여줍니다.
BAIR Robot Pushing
MAGVIT
How2Sign
Kinetics-600 12 frames, 128x128
DVD-GAN
Kinetics-600 12 frames, 64x64
MAGVIT
Kinetics-600 48 frames, 64x64
DVD-GAN
LAION-400M
MSR-VTT
VideoAssembler (Zero-Shot, 256x256, class-conditional)
Sky Time-lapse
Taichi
DIGAN (256x256)
TrailerFaces
PG-SWGAN-3D
UCF-101
FIFO-Diffusion
UCF-101 16 frames, 128x128, Unconditional
TGANv2 (2020)
UCF-101 16 frames, 64x64, Unconditional
Video Diffusion Model
UCF-101 16 frames, Unconditional, Single GPU
TGAN-F
UCF101
YouTube Driving
StyleSV