📢 Gate廣場獨家活動: #PUBLIC创作大赛# 正式開啓!
參與 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),並在 Gate廣場發布你的原創內容,即有機會瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 獎勵池!
🎨 活動時間
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 參與方式
在 Gate廣場發布與 PublicAI (PUBLIC) 或當前 Launchpool 活動相關的原創內容
內容需不少於 100 字(可爲分析、教程、創意圖文、測評等)
添加話題: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附帶 Launchpool 參與截圖(如質押記錄、領取頁面等)
🏆 獎勵設置(總計 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等獎(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等獎(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等獎(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 評選標準
內容質量(相關性、清晰度、創意性)
互動熱度(點讚、評論)
含有 Launchpool 參與截圖的帖子將優先考慮
📄 注意事項
所有內容須爲原創,嚴禁抄襲或虛假互動
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名認證
Gate 保留本次活動的最終解釋權
隨插即用,完美相容:SD社區的圖像視頻外掛程式I2V適配器在這裡
近日,由快手牽頭研發的新研究成果《I2V適配器:一種用於視頻擴散模型的通用圖像到視頻適配器》發佈,介紹了一種創新的圖像到視頻轉換方法,並提出了一種輕量級適配器模組,即 I2V適配器,可將靜態圖像轉換為動態視頻,而無需更改現有文本到視頻生成(T2V)模型的原始結構和預訓練參數。
與現有方法相比,I2V適配器顯著降低了可訓練參數(低至22M,這是穩定視頻擴散等主流解決方案) [1][2] 1%),這也與穩定擴散相容 [3] 社區開發的定製T2I模型(DreamBooth [4]、蘿拉 [5])和控制工具(控制網 相容性。 通過實驗,研究人員證明瞭I2V適配器在生成高品質視頻內容方面的有效性,為I2V領域的創造性應用開闢了新的可能性。