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奇妙元是出门问问推出的AI数字人短视频和直播解决方案，借助该数字形象创作及直播平台，用户可以创建自己的数字形象，并通过这些数字形象进行直播活动。奇妙元平台目前拥有超过100款数字人和超过1000款3D数字资产，可以为用户提供丰富的选择。 奇妙元的主要功能 真人形象克隆：输入文字，即可让数字人开口说话，表情神态口吻堪比真人 媲美真人的声音克隆：输入一段文字，即可合成和实现逼真的声音克隆，提供多种风格选择 3D数字人定制：支持多种类型的高精度3D数字人定制，可应用于多种直播和场景 企业IP形象活化：帮助企业打造能说会动的IP形象，升级品牌资产，提高传播度 奇妙元的产品价格 免费版，可免费使用。支持进行30秒的视频合成，提供部分免费的数字人、声音、模板等 月付版，298元每月。支持合成达30分钟的视频，所有的数字人、声音、模板、素材都无限制使用 年付版，2499元每年。支持合成达360分钟的视频，所有的数字人、声音、模板、素材都无限制使用 关于奇妙元的常见问题 奇妙元基于什么大模型？ 奇妙元基于人工智能公司出门问问自研的大模型「序列猴子」，支持文字生成、图片生成、3D内容生成、语音生成和语音识别等不同任务。 奇妙元支持哪些声音和语言克隆？ 奇妙元支持600多种音色、16个不同国家的语言、15种地区方言以及十几种不同情绪的表达。 奇妙元提供哪些数字人资产？ 奇妙元提供近百个不同种族、年龄和职业风格的AI数字人，还支持3D数字人在线捏脸。

AI一键视频背景移除

Capsule 是一个面向企业团队的人工智能视频编辑器（个人和小团队可免费使用），旨在通过将简单直观的操作界面与自动执行编辑任务的AI相结合，帮助内容和营销团队以高效的速度和轻松地创建视频。通过人工智能，Capsule 创新性地引入了新的视频剪辑制作界面——消除了时间线、图层或关键帧动画！ Capsule的产品功能 AI CoProducer 智能制片人，可帮助用户快速处理切片剪辑、过渡、节拍同步、对象跟踪、生成文案和B-roll等，让用户专注于更高层次的创意选择上 智能修改视频比例，CapsuleScript 响应式设计解决方案，可智能在16:9，9:16，4:5，1:1，2:3等视频比例中切换，自动裁切和匹配对应比例的画面 品牌视频设计系统。创作者可创建可重复使用的品牌动效图形模板和资产使团队能够快速创建符合品牌准则的视频，并可轻松管理动画Logo、颜色、字体等库 云端协作。用户可邀请成员加入工作台，多个团队成员可以同时在同一个项目中工作和编辑，满足跨不同平台高效协作的需要 Capsule的产品价格 Capsule目前提供Business版本和Enterprise版本， Business版本免费，针对小团队和个人，支持无限个协作者、创建最多3个项目、使用AI CoProducer等 Enterprise版本针对大型团队和企业，支持无限个协作者、无限项目、定制动效设计系统，需联系询价

Hedra是什么 Hedra是由原斯坦福大学的研究团队成立的数字创作实验室推出的一个AI对口型视频生成工具，专注于将人工智能技术应用于人物角色视频的生成。用户可以上传任意人物的照片和语音，Hedra会根据这些输入生成动态视频，其中人物的唇形、表情和姿态都能与语音内容完美同步。Hedra支持文本和图片生成视频，目前在免费公测中，提供无限时长的视频生成能力，单个视频最长可达30秒（开放预览版），并且每60秒的输入可以生成90秒的视频。 Hedra的主要功能 文本和图片生成视频：Hedra的核心功能之一是能够将用户的文本和图片输入转化为动态视频。用户上传一张人物的照片和相应的语音文件，Hedra的AI技术会分析语音的节奏、音调和强度，然后精确地调整视频中人物的唇形和面部表情，以匹配语音的节奏和情感。这使得生成的视频看起来非常自然，就像人物在实时说话或唱歌一样。 无限时长视频生成：Hedra在开放预览期间提供了无限时长的视频生成能力，用户可以创建更长、更复杂的视频内容。虽然目前单个视频最长的视频长度限制为30秒，但这已经足够用于制作许多类型的短视频内容，如社交媒体帖子、广告、音乐视频等。 高效率视频制作：Hedra的算法优化了视频生成的流程，提高了制作效率。用户输入60秒的语音和文本，Hedra可以生成长达90秒的视频。这种效率的提升对于需要快速制作大量视频内容的用户来说非常有用。 表情同步：Hedra的AI技术能够确保视频中人物的表情和唇形与输入的语音内容精确同步，包括基本的发音同步，以及更细微的表情变化，如微笑、皱眉或惊讶，从而传达更丰富的情感和语境。 多样化角色支持：Hedra不仅限于生成单一角色的视频，支持多样化的角色创建（人类、动漫、动物、石像等），每个角色都可以具有独特的表情、动作和语音。 虚拟世界构建：Hedra计划推出的Worlds功能将是一个创新的步骤，允许用户构建和探索自己的虚拟世界。这些世界可以包含多个角色、环境和交互元素，为用户的故事讲述提供无限的可能。 创意控制：Hedra提供了一个高度创意的控制面板，用户可以在这个面板上调整角色的外观、动作、语音和环境设置。用户能够精确地实现他们的创意愿景，无论是制作教育视频、商业广告还是艺术作品。 跨平台使用：Hedra的设计考虑了用户的便利性，支持在多种设备上使用，包括桌面电脑和移动设备。这种跨平台的支持使用户可以在任何地方、任何时间进行创作，不受设备限制。 如何使用Hedra 访问Hedra的官方网站（hedra.com），点击Try Beta然后进行登录/注册 登录成功后在Audio分栏导入音频或生成音频，并选择音色 然后在Character分栏上传角色图片或者输入提示词生成角色 最后在Video分栏处点击Generate Video等待生成视频即可 生成后的视频可点击下载或进行分享 常见问题 Hedra是免费的吗？ Hedra目前处于免费公测中，不限总时长生成。 Hedra基于什么大模型？ Hedra基于该公司自研的Character-1角色生成模型。 Hedra可生成时长多少秒的视频？ Hedra目前单次最长可生成30秒的角色视频。 Hedra支持生成哪些画面比例的视频？ Hedra目前支持生成1:1画面比例的视频，即将推出16:9的比例。

Sora是什么 Sora是由OpenAI研发的AI视频生成模型，具备将文本描述转化为视频的能力，能够创造出既逼真又富有想象力的视频场景。该模型专注于模拟物理世界的运动，旨在帮助人们解决需要现实世界互动的问题。相较于Pika、Runway、PixVerse、Morph Studio、Genmo等只能生成四五秒的AI视频工具，Sora能够生成长达一分钟的视频，同时保持视觉质量和对用户输入的高度还原。除从零开始创建视频，Sora还能基于现有静态图像生成动画，或者扩展和补全现有视频。 需要注意的是，尽管Sora的功能看起来非常强大，但目前还没有正式对外开放，OpenAI正在对其进行红队测试、安全检查和优化。OpenAI的官网上目前只有对Sora的介绍、视频Demo和技术讲解，暂未提供可直接使用的视频生成工具或API。madewithsora.com网站上收集了Sora生成的视频，感兴趣的朋友可以前往观看。 Sora的主要功能 文本驱动的视频生成：Sora 能够根据用户提供的详细文本描述，生成与之相符的视频内容。这些描述可以涉及场景、角色、动作、情感等多个方面。 视频质量与忠实度：生成的视频保持高质量的视觉效果，并且紧密遵循用户的文本提示，确保视频内容与描述相符。 模拟物理世界：Sora旨在模拟现实世界的运动和物理规律，使得生成的视频在视觉上更加逼真，能够处理复杂的场景和角色动作。 多角色与复杂场景处理：模型能够处理包含多个角色和复杂背景的视频生成任务，尽管在某些情况下可能存在局限性。 视频扩展与补全：Sora不仅能从头开始生成视频，还能基于现有的静态图像或视频片段进行动画制作，或者延长现有视频的长度。 Sora的技术原理 OpenAI Sora的技术架构猜想 文本条件生成：Sora模型能够根据文本提示生成视频，这是通过将文本信息与视频内容相结合实现的。这种能力使得模型能够理解用户的描述，并生成与之相符的视频片段。 视觉块（Visual Patches）：Sora将视频和图像分解为小块的视觉块，作为视频和图像的低维表示。这种方法允许模型处理和理解复杂的视觉信息，同时保持计算效率。 视频压缩网络：在生成视频之前，Sora使用一个视频压缩网络将原始视频数据压缩到一个低维的潜在空间。这个压缩过程减少了数据的复杂性，使得模型更容易学习和生成视频内容。 空间时间块（Spacetime Patches）：在视频压缩后，Sora进一步将视频表示分解为一系列空间时间块，作为模型的输入，使得模型能够处理和理解视频的时空特性。 扩散模型（Diffusion Model）：Sora采用扩散模型（基于Transformer架构的DiT模型）作为其核心生成机制。扩散模型通过逐步去除噪声并预测原始数据的方式来生成内容。在视频生成中，这意味着模型会从一系列噪声补丁开始，逐步恢复出清晰的视频帧。 Transformer架构：Sora利用Transformer架构来处理空间时间块。Transformer是一种强大的神经网络模型，在处理序列数据（如文本和时间序列）方面表现出色。在Sora中，Transformer用于理解和生成视频帧序列。 大规模训练：Sora在大规模的视频数据集上进行训练，这使得模型能够学习到丰富的视觉模式和动态变化。大规模训练有助于提高模型的泛化能力，使其能够生成多样化和高质量的视频内容。 文本到视频的生成：Sora通过训练一个描述性字幕生成器，将文本提示转换为详细的视频描述。然后，这些描述被用来指导视频生成过程，确保生成的视频内容与文本描述相匹配。 零样本学习：Sora能够通过零样本学习来执行特定的任务，如模拟特定风格的视频或游戏。即模型能够在没有直接训练数据的情况下，根据文本提示生成相应的视频内容。 模拟物理世界：Sora在训练过程中展现出了模拟物理世界的能力，如3D一致性和物体持久性，表明该模型能够在一定程度上理解并模拟现实世界中的物理规律。 OpenAI官方Sora技术报告：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators 机器之心解读的Sora技术细节：https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-02-16-7 赛博禅心 - 中学生能看懂：Sora 原理解读：https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ Sora的应用场景 社交媒体短片制作：内容创作者快速制作出吸引人的短片，用于在社交媒体平台上分享。创作者可以轻松地将他们的想法转化为视频，而无需投入大量的时间和资源去学习视频编辑软件。Sora还可以根据社交媒体平台的特点（如短视频、直播等）生成适合特定格式和风格的视频内容。 广告营销：快速生成广告视频，帮助品牌在短时间内传达核心信息。Sora可以生成具有强烈视觉冲击力的动画，或者模拟真实场景来展示产品特性。此外，Sora还可以帮助企业测试不同的广告创意，通过快速迭代找到最有效的营销策略。 原型设计和概念可视化：对于设计师和工程师来说，Sora可以作为一个强大的工具来可视化他们的设计和概念。例如，建筑师可以使用Sora生成建筑项目的三维动画，让客户更直观地理解设计意图。产品设计师可以利用 Sora 展示新产品的工作原理或用户体验流程。 影视制作：辅助导演和制片人在前期制作中快速构建故事板，或者生成初步的视觉效果。这可以帮助团队在实际拍摄前更好地规划场景和镜头。此外，Sora还可以用于生成特效预览，让制作团队在预算有限的情况下，探索不同的视觉效果。 教育和培训：Sora 可以用来创建教育视频，帮助学生更好地理解复杂的概念。例如，它可以生成科学实验的模拟视频，或者历史事件的重现，使得学习过程更加生动和直观。 如何使用Sora OpenAI Sora目前暂未提供公开访问使用的入口，该模型正在接受红队（安全专家）的评估，只向少数视觉艺术家、设计师和电影制作人进行测试评估。OpenAI没有指定更广泛的公众可用性的具体时间表，不过可能是2024年的某个时间。若想现在获得访问权限，个人需要根据OpenAI定义的专家标准获得资格，其中包括属于参与评估模型有用性和风险缓解策略的相关专业团体。

Vidu是什么 Vidu是由生数科技与清华大学联合发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。基于原创U-ViT架构，支持一键生成长达16秒、1080P分辨率的高清视频。Vidu能模拟真实物理世界，具有丰富想象力，可创作逼真或超现实内容，广泛应用于影视、广告、游戏等行业。 Vidu的主要功能 长时高清视频生成：Vidu能够根据文本描述一键生成长达16秒的高清视频，分辨率高达1080P。 多镜头生成：支持生成包含远景、近景、中景、特写等多种镜头的视频，有丰富的视角和动态效果。 时空一致性：在视频生成过程中保持高度一致性，确保场景转换平滑，元素之间协调统一。 物理世界模拟：能模拟真实世界的物理特性，如光影效果、物体运动等，视频内容更加逼真。 丰富想象力：除了模拟现实场景，Vidu还能创造出真实世界不存在的虚构画面，拓展创意边界。 多模态融合架构U-ViT：采用Diffusion与Transformer融合的架构，提高视频生成的效率和质量。 中国元素理解：能理解并生成具有中国特色的元素，如熊猫、龙等，丰富文化表达。 快速推理速度：实测生成4秒视频片段只需约30秒，提供行业领先的生成速度。 图生视频：提供基于图片的视频生成功能，用户可以选择“参考起始帧”或“参考人物角色”模式。 风格多样：支持多种视频风格，包括写实和动漫风格，满足不同用户需求。 Vidu的技术架构 Diffusion技术：Diffusion是一种生成模型技术，通过逐步引入噪声并学习如何逆转这个过程来生成高质量的图像或视频。Vidu利用Diffusion技术生成连贯且逼真的视频内容。 Transformer架构：Transformer是一种深度学习模型，最初用于自然语言处理任务，因其强大的性能和灵活性，后来被广泛应用于计算机视觉等领域。Vidu结合了Transformer架构来处理视频数据。 U-ViT架构：U-ViT是Vidu技术架构的核心，是一种将Diffusion与Transformer融合的创新架构。U-ViT由生数科技团队提出，是全球首个此类融合架构，它结合了Diffusion模型的生成能力和Transformer模型的感知能力。 多模态扩散模型UniDiffuser：UniDiffuser是生数科技基于U-ViT架构开发的多模态扩散模型，验证了U-ViT架构在处理大规模视觉任务时的可扩展性。 长视频表示与处理技术：Vidu在U-ViT架构的基础上，进一步突破了长视频表示与处理的关键技术，Vidu能够生成更长、更连贯的视频内容。 贝叶斯机器学习：贝叶斯机器学习是一种统计学习方法，通过贝叶斯定理来更新模型的概率估计。Vidu在开发过程中，团队利用了贝叶斯机器学习的技术来优化模型性能。 如何使用Vidu 文生视频（Text-to-Video）：用户输入文本描述，Vidu根据文本内容生成视频。适合从零开始创造视频内容。 图生视频（Image-to-Video）：用户上传图片，Vidu基于图片内容生成视频。有两种子模式： “参考起始帧”：使用上传的图片作为视频的起始帧，并基于此生成视频。 “参考人物角色”：识别图片中的人物，并在生成的视频中保持该人物的一致性。 注册和登录：访问Vidu的官方网站（vidu.studio），注册账号并登录。 选择生成模式：在页面上选择“文生视频”或“图生视频”模式。 输入文本或上传图片： 对于文生视频，输入详细的描述性文本，包括场景、动作、风格等。 对于图生视频，上传一张图片，并选择相应的生成模式。 调整生成参数：根据需要调整视频的时长、分辨率、风格等参数。 生成视频：点击生成按钮，Vidu将处理输入的文本或图片，并开始生成视频。 Vidu的适用人群 视频制作人员：包括电影制作人、广告创意人员、视频编辑等，可以利用Vidu快速生成创意视频内容。 游戏开发者：在游戏设计中需要生成逼真的动态背景或剧情动画的游戏开发者。 教育机构：教师和教育技术公司可以利用Vidu制作教育视频、模拟教学场景或科学可视化内容。 科研人员：科研领域中的研究人员可以使用Vidu模拟实验场景，帮助展示和理解复杂概念。 内容创作者：社交媒体影响者、博客作者和独立视频制作者可以利用Vidu生成有吸引力的视频内容。