Move.ai是实时的吗

万木这个是阿里刚发布的一个模型，那么这个模型呢是用来实现运动轨迹控制的，它属于万二一母生产下的一个模型， 那么之前自己也出现过一个叫做 ati 轨迹控制的，就是这个和这个是同类型的，这个就是他官方的项目业，然后呢这个是他的官方仓库，有很多的子模型， 但是呢还是建议大家下载开家风装过的这个模型有两个，一个是 f p 十六的，有三十二点八 g， 它呢是有一个 f p 八的十六点四 g， 等一下我会把它的下载地址放到介绍区，然后咱们看一下它的这个界面啊，这里提到它这个模型用到两个很厉害的技术进行一个组合。首先第一个就是超级压缩数，也叫三 d v e， 因为视频太大了，一秒就有好几十张图片，比如说我们最常用的二十四针就是二十四张照片，那么这个技术就是把视频像折叠衣服一样，把它压缩成很小的数据包，让 ai 处理起来能更快更省力，而且展开之后依然可以很清晰。 那么第二个呢就是叫做时空预测术，英文叫 diffusion transformer， 以前的 ai 是 看着这一帧，然后猜下一帧，那么这个技术是同时看整体，他站在一个上帝的视角，勾好了从第一秒到第五秒的所有变化，所以生成出来动作不会做到一半就突然断片。 不知道你们有没有看过那种 ai 视频，就是一眼就能看出来是好几个收尾帧组合起来的，就是那种感觉。 然后呢咱们可以看一下它的工作流啊，开件已经给它做好了，左上角这是模型的一些加载加，包括这个加速 lora。 然后呢这是提词，这是 他的彩样，这是一个标准的八点一的工作流，然后呢加入的是这一部分，首先第一个这一块就是万木的一个彩样，就使用这个进行彩样的，然后呢出来之后这个是新加的一个节点，这里呢是使用了一个图像编码啊，这是他的上传区域，上传一张照片， 然后呢这会有一个曲线编辑器，编辑 node 之前就有的。然后呢在这里面画上他的轨迹啊，比如说这个是给他画了一个八，看到啊， 这里面可以设置他的宽高还有总帧数，这是他轨迹的一个意乱图，大家可以看一下啊，是这样画过来的，那么咱们可以看一下出来的效果 跟。第一个这可以看一下啊，这是一个全景的照片，把他的毛点放到了手套上，他是严格的按照这个轨迹来进行运行的。左边呢是他轨迹的一个预览。然后呢下面这也是一个小狗， 可以看到啊，把他的猫点放在了鼻子上，他也是按照这个来进行运动的。最后一个是在黑板上写字，看到他是按照他的轨迹来，但是呢这个呢也稍微有一些瑕疵啊，这个多抽几个卡也是没什么问题。这个呢就是他的模型介绍，大家可以玩一下。 然后呢咱们可以看一下他的啊，这个模型呢我放到了工具箱的一百一十四号啊，大家直接在这网盘里面下载也可以啊啊，这期视频就介绍到这里。

兄弟们，这是微软研究院开源的一个搜塔语音合成模型，他和常见的 tts 不 太一样，不是简单的把文字念出来，而是先用大语言模型深度理解上下文，再用扩散模型生成语音。 所以他能准确知道什么地方该用什么样的语气，什么地方该停顿，从而让生成的语音更加真实自然。还有两个版本，一个是面向长音频的，能合成长达九十分钟的语音，支持四个人轮流说话， 同一个人的音色能保持一致，不会说着说着就变声了，对话节奏也处理的比较自然，特别适合需要大量文本转音频或多人复杂对话的场景。 另一个则是流逝版本，专注于实时语音合成，它的特点是非常清亮，接收一段文本流，能在三百毫秒内快速输出第一个声音片段，之后的声音无缝连接，特别适合直播或语音助手这样的低延迟应用场景。 他对中英文支持都很成熟，并且用的是 mit 协议，完全开源，免费直接就能拿来用。 you again the next phrase we're going to learn is。 你 开玩笑吧？ it's a very common way to express disbelief like are you kidding me or you must be joking i can't believe you did it again i waited for two hours two hours not a single call not a text do you have any idea how embarrassing that was just sitting there alone。

one move 模型的一个更新，通过潜在空间的轨迹引导来控制视频的生成，那么这两个点就是我们的轨迹，至少在精度上面是非常的高的。官方这个地方的表述呢，是 sata 级的，并且非常的细腻精准， 应用上来看我是认可他的。我们来看一个测试的结果，写不出这样的轨迹是否合理的，他至少是完全遵循着我的这个轨迹进行运动的，以及看到 one two o 模型的一个小更新，主要的是在看到他的一个延时的流程。接着我们来看到工作流，我自己使用的还是全球最大的在线康复药业平台 run hard， 也是我进行 ai 视频创作最常用的 ai 工作台。最新最好的技术呢，都已经在线上同步更新这样类似的技术，最早我们接触到的是这个 new york， 当时呢是由微软基于 svd 开源的一个技术，最新的是 t t m time to move， 也做过视频。个人认为 one move 模型还是非常强劲的，要强于我们网贷的所有模型，因为根据我的观察来看，轨迹只要一单的输入， 哪怕运动的效果不符合我们的预期，我们得到的结果也不会是完全失效的，在我多次的尝试当中，没有出现过失效的状况。而之前的技术呢，是可能有的， 这里的模型加载直接就是一个大模型，外幕模型，葡萄视频的技术流程依旧是 k 键做的，使线两个特殊的节点。在这里主要要看到的地方呢是这个曲线的操作方式。在曲线编辑器这个地方呢，我们一开始就是有一条线的， ctrl 加左键呢，可以增加一个点， 这个点呢是增加在线上 shift 加左键增加的点呢是可以在线条之外调节一下，最后会有一个轨迹子的预览， 去除一个点，我们右键会直接删掉，添加一条全新的线。右键万木模型应当是可以进行速度的控制的，涉及的是差值方式，在点与点之间如何进行差值，可能也就决定了我们这个小球运动的速度 极缓，我们的输出是坐标嘛，那么坐标的极缓也就对应了我们的控制的极缓。简单去评价一下结果，那么这个呢，是完美跟随第二个结果，我在人物和车上面呢，做了两个点，车向后，人物向前应用成功，它不像这个 t t m 一 样融合的那么差。 就是图上视频吗？这个问题还是从大模型层面被解决的。蜜蜂骑士，这里的这个小球的运动呢，给我们了一个镜头的控制，人物完美跟随，这里是两个轨迹，我希望是一种宇宙在旋转的效果， 那么是成功的女人跳下悬崖，那么其实呢，我自己也很难评判如何去画这个线，如果说直接画一条线往下走的话，这个女性会被压扁，但是至少是运动的，哪怕没有运动的话，他强行给了我们一个球，抛下去最后一个 表情的一个变化，一个抽象的内部充满火焰的人物表现出一种效果，惊恐的效果，这里是充分发挥了外模型的能力，以及我们的轨迹控制。 这一技术其实非常适合于做抽象的东西，因为抽象的东西很多时候我们的提示词没有办法去触及，用轨迹控制的话，能够让他去产生一定的效果。 导航智能 app， 视频相对的流程已经同步更新，可在线运行，让我们来看到 one two o 的 更新， one two o 更新呢也是一个大模型参考图像，然后跟随骨骼运动， 那么这个 one two o 模型的话，相似度就掉的非常的高，看到细节处和延长的部分，这个流程如何快速启动呢？我们可以加载一个视频来提取自拍视频，加载一个参考图像， 设置一下宽高，那么每批次的渲染呢，为八十一帧，可以往后面的进行延长，所以我们对帧数就保持默认就行了。 one two o 这个地方现在看来最主要的贡献是在于它贡献的一个节点，使得 k j 做了一个更新，已经详细介绍过这个节点了，我们可以选择 以姿势来进行对齐还是以参考图像来进行对齐，让我们可以在其他的视频模型当中也进行 更好的引导运动。延长的部分呢是这样的，其实也是大势所需，并且呢是在潜在的空间做了重叠。那么这个地方按道理来说，我们的相似度呢调的会非常的低，这里的精准是以出色的生成视频为精准，而非参照图像 后面依次去做就行了。那么 k j 这个地方原来是一个紫图，我把它从紫图当中解开，那么稍后呢会放到 running heart 上面，感兴趣的可以尝试一下。做动漫还是非常的不错的，它的强项有可能是做动漫，也许过一段时间我们能开发出更为有用，更为有趣的玩法。

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