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DALL・E 是一个使用文本描述生成图像的神经网络模型。它能够根据自然语言描述生成逼真的图像，并具有多种功能，如创建动物和物体的拟人化版本，将不相关的概念合理地组合在一起，渲染文本并对现有图像应用变换。DALL・E 能够应用于多个领域，具有广泛的应用前景。

Motion-I2V是一种全新的框架，用于实现一致且可控的图像到视频生成（I2V）。与以往直接学习复杂图像到视频映射的方法不同，Motion-I2V将I2V分解为两个阶段，并采用显式运动建模。在第一阶段，我们提出了基于扩散的运动场预测器，专注于推断参考图像像素的轨迹。在第二阶段，我们提出了增强的运动增强时间注意力，以增强视频潜在扩散模型中有限的一维时间注意力。该模块可以在第一阶段预测的轨迹的指导下，有效地将参考图像特征传播到合成帧。与现有方法相比，Motion-I2V即使在存在大运动和视角变化的情况下，也能生成更一致的视频。通过为第一阶段训练稀疏轨迹控制网络，Motion-I2V可以支持用户精确控制运动轨迹和运动区域，具有稀疏轨迹和区域注释的控制能力。这比仅依赖文本说明更可控。此外，Motion-I2V的第二阶段自然地支持零样本视频到视频转换。定性和定量比较表明，Motion-I2V在一致且可控的图像到视频生成方面优于先前的方法。

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