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2.怎么查看视频代码的源码
3.node制作一个视频帧长图生成器
4.怎么提取微信里的视频链接?
5.AI视频工具更新3:阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源,生成高语义准确性和高清晰度的自动视频
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成品网站W灬源码火龙果,作为一个备受瞩目的生成视频网络平台,不仅仅是源码一个源码分享站点,更是图文一个致力于打造优质观影平台的创新者。在这个数字时代,自动红包源码最新人们对于便捷、生成视频高质量的源码观影体验需求不断增长,而成品网站W灬源码火龙果正是图文满足了这一需求的最佳选择。
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成品网站W灬源码火龙果不仅仅是一个源码分享平台,更是一个优质观影平台的缔造者。通过其提供的丰富视频资源,让人们能够随时随地畅享影视娱乐,感受生活的美好与快乐。
怎么查看视频代码的源码
在写代码的时候,有可能需要查看他人的源码。下面,我们来看看怎么查看视频源代码吧。
1、打开视频
打开常用的浏览器,然后找到要查看源码的pybar源码视频,比如随便找个视频,如下图所示:
2、查看源代码
然后右击鼠标,会弹出一个窗口,点击查看源代码选项,如下图所示:
3、在浏览器中会新建一个窗口,在窗口中显示源代码,如下图所示:
4、视频源代码
如果想要找到视频源代码的话,那么可以使用CTRL+F弹出查看框,输入视频名称,比如宫心计,即可对应到相关代码中,如下图所示:
node制作一个视频帧长图生成器
平时在发布视频时,通常需要从视频中截取一帧作为封面。为了实现视频封面的动态预览效果,可以使用视频帧长图来辅助。通过使用Node.js,我们可以制作一个视频帧长图生成器,实现这一功能。下面,mongoRepository源码我将详细介绍如何使用Node.js实现这个工具。
要制作一个视频帧长图生成器,首先需要获取视频的时长以及需要截取的数量。可以通过控制台交互,让用户输入视频路径和数量。为了简化控制台交互过程,我封装了一个基于inquirer的控制台文件选择器插件。具体实现和使用方法可以查看我的另一篇文章。
获取时长和数量后,接下来需要计算出截取的时间点集合。根据给定的时长和数量,可以确定每张对应的时间点。
使用Node.js的child_process模块执行shell脚本语句,可以实现对视频的处理。这里,我们将使用ffmpeg库进行视频帧的截取。通过递归操作,依次截取视频中对应时间点的截图帧。
最后,将获取到的进行拼接,生成长图。我之前封装了一个拼接库,用于处理这个任务。具体实现和使用方法可以参考我的另一篇文章。
为了方便使用,我将源码上传到了Gitee平台(Gitee地址:gitee.com/zheng_yongtu/…)。希望有帮助的同学可以给我点个star,并欢迎提出改进意见或问题,可以提交Pull Request或者在评论区留言。
总结一下,本文介绍了使用Node.js制作视频帧长图生成器的整个过程,包括控制台交互、时间点计算、视频帧截取以及拼接。通过以上步骤,可以实现从视频中截取指定数量的,并将其合成一个长图,用于视频的动态预览效果。
感谢阅读,希望本文能对您有所帮助。如果您有任何问题或建议,欢迎在评论区提出。我会认真阅读并改进相关内容。再次感谢大家的支持,我们下次再见。
怎么提取微信里的视频链接?
我发现了腾讯视频的一个通用地址,只需要找到每个视频的vid字符串,就可以提取到该视频的原链接。
比如我们来找一下这篇微信图文中的视频原链接。
/ 飞驴视频下载
就以上面提取出来的财神到的视频原链接为例,打开飞驴视频下载,贴入视频链接,点击“获取视频”。
现在结果出来了,在文件名上右键另存为就可以下载到本地了。再用数据线传到你手机上,你总该会吧。
AI视频工具更新3:阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源,生成高语义准确性和高清晰度的视频
年,AI视频领域竞争激烈,各大企业不断推出创新产品。从国际到国内,如Runway Gen2、Meta的Emu Video、Stability AI 的SVD 和 SVD-XT、Pika Labs的Pika 1.0等,中国科学院的GPT4Motion、字节跳动的PixelDance和MagicAnimate、阿里的Animate Anyone、腾讯的AnimateZero、美图的MiracleVision,以及由上海人工智能实验室、香港中文大学和斯坦福大学联合发布的AnimateDiff,众多AI视频工具共同构成了这一领域的丰富生态,但目前这些产品多处于概念阶段,未实现正式应用。
近期,阿里图像生成视频模型I2VGen-XL开源,进一步丰富了AI视频生成技术。作为一款专注于高清图像转视频的模型,I2VGen-XL由两个核心组件组成,分别针对语义一致性与清晰度进行优化。通过大规模混合视频与图像数据预训练,并在高质量数据集上微调,I2VGen-XL展现出了跨领域泛化能力,适用于多样化的数据生成需求。用户可在魔搭社区获取I2VGen-XL源代码,自由利用与调整模型。
与另一款AI动画项目Animate Anyone相比,I2VGen-XL侧重于从图像到视频的生成,聚焦于提高图像清晰度与语义一致性。而Animate Anyone则凭借一张人物静态图像与骨骼动画,生成生动逼真的动画片段,尤其擅长维持视频中人物外观的空间与时间一致性,避免时间抖动或闪烁等现象,适用于动画制作领域。
I2VGen-XL与Animate Anyone都是阿里在AI视频生成领域的杰出成果,它们虽然都为AI技术发展贡献了力量,但应用领域与解决的问题有所差异。I2VGen-XL旨在提升图像转视频的效率与质量,而Animate Anyone则专注于动画制作,强调动作连贯与逼真度。
I2VGen-XL模型设计采用了基础阶段与精炼阶段的分步策略。在基础阶段,模型接收静态图像输入,生成低分辨率视频;随后,低分辨率视频进入精炼阶段,通过文本提示指导,生成高分辨率且具有特定动态特征的视频。这一过程充分展现了模型在细节处理与动态生成方面的优势。
在效果评估中,I2VGen-XL模型在多个数据集上与当前最先进方法进行了比较。数据集包括公共数据集(如Web-VidM和LAION-M)与私有数据集,共计覆盖万个视频与亿张,用于优化与训练模型。评估指标涵盖视频的语义一致性、清晰度、时空连续性等关键性能,与人类生成视频以及其它顶级视频生成模型(如Gen-2和Pika)进行了对比。
实验结果显示,I2VGen-XL模型在保持语义一致性和提升视频清晰度方面表现卓越,尤其在动作丰富性、图像身份保持、空间细节与时间连续性等方面表现出色。模型还具备生成高分辨率视频的能力,并有效修复了视频中的细节问题。这些评估结果证明了I2VGen-XL在视频生成任务上的有效性和价值,展现了其在AI视频生成领域的强大潜力。