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苹果发布开源视频生成模型 STARFlow-V

苹果在 GitHub 发布了名为 STARFlow-V 的开源项目,一款 70 亿参数的视频生成模型。 据介绍,STARFlow-V 基于 Normalizing Flow 架构,在时空潜在空间中运行,采用全局-局部架构,旨在实现高效、高保真度的视频生成。它支持高达 640x480(480p)的分辨率,81 帧(16 FPS,约 5 秒),并证明 Normalizing Flow 模型在视频生成方面可以与视频扩散模型相媲美。 STARFlow-V 是首个基于归一化流的因果视频生成器,支持端到端训练、原生似然估计,并能原生支持文本到视频、图像到视频以及视频到视频的生成任务,无需更改架构或重新训练。 项目地址:https://starflow-v.github.io/

Solon AI 开发学习 6 - chat - 两种 http 流式输入输出

http 流式输出(主要是指文本流式输出),需要使用响应式接口和支持流输出的 mime 声明。常见的有两种文本流式输出: 1、输出 sse(Server Sent Event) 输出的格式:以 sse 消息块为单位,以"空行"为识别间隔。 示例代码: import org.noear.solon.annotation.Mapping; import org.noear.solon.annotation.Produces; import org.noear.solon.core.util.MimeType; import org.noear.solon.web.sse.SseEvent; import reactor.core.publisher.Flux; import java.io.IOException; @Produces(MimeType.TEXT_EVENT_STREAM_UTF8_VALUE) @Mapping("case1") public Flux<SseEvent> case1(String prompt) throws IO...

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