Self-Forcing: Making AI Video Generation Endless

Эксперимент по достижению бесконечной видеогенерации без деградации.
Для эксперимента автор выбрал архитектуру Self-Forcing

Контекст Self-Forcing ограничен 81 кадром, что жестко прописано в кодовой базе, что автор и пытался преодолеть.

В процессе ему удалось реализовать интересную идею: редактирование видео в реальном времени, вернее на лету, в процессе генерации

И выложил все в опенсорс

Требования: 24Gb VRAM, 64Gb RAM, Linux

Гитхаб
Реддит

#optimization #video2video #videoediting #realtime #text2video

Qwen-Image-Edit: Image Editing with Higher Quality and Efficiency

Редактирующая модель #qwenimage опубликована

Семантическое и визуальное редактирование: модель поддерживает как низкоуровневое редактирование внешнего вида (добавление, удаление или изменение элементов с сохранением остальных частей изображения), так и высокоуровневое семантическое редактирование (создание интеллектуальной собственности, поворот объектов, перенос стиля).

Точное редактирование текста: возможность добавлять, удалять и изменять текст на изображениях на китайском и английском языках с сохранением шрифта, размера и стиля.

Гитхаб
HF ~57 Gb, смотрите не надорвитесь
Попробовать в чате

#imageediting

Qwen Edit супротив Nano banana супротив Flux Kontext Pro & Flux Kontext dev.


Prompt: Make the motorcycle pink and place it against a backdrop of a big city at night, brightly lit by large neon signs.

Banano - хорош!

@cgevent