MLLM (Multimodal Large Language Model)을 의미론적 계획 (Semantic Planning)에 사용하고 DiT (Diffusion Transformer)를 렌더링에 사용하여, 비디오 생성과 편집을 단일 프레임워크로 통합함으로써 상용 폐쇄형 모델 (Closed-source models)과 경쟁할 수 있는 비디오 편집 효과를 제공합니다.
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gitub.com/bytedance/Bern
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Bernini는 ByteDance가 오픈 소스로 공개한 비디오 생성 및 편집 프레임워크로, 의미론적 계획 (Semantic planning)을 위해 멀티모달 대규모 모델 (Multimodal large models)을 사용하고 렌더링을 위해 확산 트랜스포머 (Diffusion Transformers)를 사용합니다. 이 프레임워크는 텍스트-비디오 (Text-to-video), 이미지-비디오 (Image-to-video), 비디오 편집 (Video editing), 참조 이미지 가이드 편집 (Reference image-guided editing) 등을 지원합니다. 비디오 편집 측면에서, 인간 블라인드 테스트 (Human blind evaluations) 결과 폐쇄형 상용 모델과 동일한 수준의 성능을 보여줍니다.

홈 하드웨어를 "연결된 장치를 수동적으로 실행하는 단계"에서 "인지, 의사결정 및 학습 능력을 갖춘 에이전트 (Agents)"로 업그레이드하고, 로컬 에이전트 운영체제 (Agent OS)를 통해 이들을 오케스트레이션하십시오.
https://
gitub.com/Fullive-AI/Ani
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Anima는 스마트 하드웨어를 위한 오픈 소스 에이전트 운영체제 (Agent OS)로, 로컬에서 실행됩니다.