Accueil Projets RAVE
RAVE

RAVE

par RehgLab · GitHub

RAVE : Mélange aléatoire de bruit pour un montage vidéo rapide et cohérent avec des modèles de diffusion [CVPR 2024]

Voir sur GitHub
⭐ Étoiles
🍴 Forks
📜 Licence
Utilisation commerciale autorisée
📅 Créé
🔄 Dernier commit
🏷️ Catégorie
💻 Langue
Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
RAVE — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
315314
2026-07-202026-07-29
📈 Suivez RAVE

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

RAVE : Mélange aléatoire de bruit pour un montage vidéo rapide et cohérent avec des modèles de diffusion [CVPR 2024]

RAVE compte 314 étoiles sur GitHub. Il a été forké 19 fois. RAVE est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2023. RAVE est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : diffusion, stable-diffusion, video-editing.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que RAVE ?

RAVE : Mélange aléatoire de bruit pour un montage vidéo rapide et cohérent avec des modèles de diffusion [CVPR 2024]

RAVE est-il open source ?

RAVE est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.

RAVE est-il gratuit ?

Oui. RAVE est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est RAVE ?

RAVE est disponible sous licence MIT.

Dans quel langage RAVE est-il écrit ?

RAVE est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
OpenSourceAI badge — RAVE

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=rehglab-rave)](https://opensourceai.tech/project/rehglab-rave.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec🧬 Voir la cartographie ADN →
StyleKeeper
Implémentation officielle de Pytorch de "StyleKeeper : Prévenir les fuites de contenu en utilis…
483 · diffusion
partagediffusionstable-diffusion
LECO
Adaptation de bas rang pour effacer des concepts des modèles de diffusion.
323 · diffusion
partagediffusionstable-diffusion
paint-with-words-sd
Implémentation de Paint-with-words avec Stable Diffusion : méthode d'eDiff-I qui vous permet de…
646 · diffusion
partagediffusionstable-diffusion
stable-diffusion-pytorch
Encore une autre implémentation PyTorch de Stable Diffusion (probablement facile à lire)
593 · diffusion
partagediffusionstable-diffusion
latentblending
Créez des transitions fluides entre les invites, alimentées par la diffusion stable
365 · animation
partagediffusionstable-diffusion
DiffuEraser
DiffuEraser est un modèle de diffusion pour le remplissage vidéo, qui offre une grande complétu…
676 · stable-diffusion
partagevideo-editingstable-diffusion
sd-akashic
Un recueil d'informations concernant Stable Diffusion (SD)
1.6k · diffusion
partagediffusionstable-diffusion
opendream
Une interface web de diffusion extensible, facile à utiliser et portable 👨‍🎨
1.7k · ai
partagediffusionstable-diffusion
MegaDLMs
Cadre optimisé pour GPU pour l'entraînement de modèles de langage de diffusion à n'importe quel…
343 · diffusion
partagediffusion
REPA
[ICLR'25 Oral] Alignement de représentation pour la génération : Entraîner des transformateurs…
1.7k · diffusion
partagediffusion

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.