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MCVD是一种用于视频生成、预测和插值的通用模型，使用基于分数的扩散损失函数生成新颖的帧，通过将高斯噪声注入当前帧并对过去和/或未来帧进行条件去噪，实现无条件生成、未来预测、过去重建和插值四种情况的处理。该模型使用2D卷积U-Net，通过串联或时空自适应归一化对过去和未来帧进行条件处理，产生高质量和多样化的视频样本，使用1-4个GPU进行训练，能够扩展到更多通道。MCVD是一种简单的非递归2D卷积架构，能够生成任意长度的视频样本，具有SOTA的结果。
MCVD官网链接地址：https://mask-cond-video-diffusion.github.io/
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MCVD 介绍
MCVD是一种通用模型，用于生成、预测和插值视频。它使用基于分数的扩散损失函数生成新颖的帧，通过注入高斯噪声并对过去和/或未来帧进行条件去噪，实现无条件生成、未来预测、过去重建和插值四种情况的处理。
MCVD用户群体
视频生成/n视频预测/n视频插值
MCVD的核心功能
- 视频生成
- 视频预测
- 视频插值
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