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1.写视频头voidwriteVideoHeader(constchar*videoFileName){intr=avformat_alloc_output_context2(&pFormatCtx,nullptr

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前言真没想到，距离视频生成上一轮的集中爆发(详见《Sora之前的视频生成发展史：从Gen2、EmuVideo到PixelDance、SVD、Pika1.0》)才过去三个月，没想OpenAI一出手，该领域又直接变天了自打

第一次来请先看这篇文章：【图像拼接（ImageStitching）】关于【图像拼接论文精读】专栏的相关说明，包含专栏使用说明、创新思路分享等（不定期更新）图像拼接系列相关论文精读SeamCarvingforContent-AwareImageResizingAs-Rigid-As-PossibleShapeManipulationAdaptiveAs-Natural-As-PossibleImag

videocapture顾名思义视频捕捉，主要是从视频文件、摄像头或网络摄像头获取视频流数据，并将其作为一系列帧进行处理。

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主题：Avideoproject.1,CongratulationsLisa!2,Congratulationsforwhat?3,Wejustheardthenews.4,Whatnews?

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参考视频1(数量积向量积混合积内积外积)：https://www.bilibili.com/video/BV1kL4y1e78T/?

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最近跟着动力节点王鹤老师的视频学到了springboot，看过最细的springboot讲解，初学入门最佳，自己做了笔记分享给大家视频资源：https://www.bilibili.com/video/

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视频教程：http://www.zmotion.com.cn/video/yemian/tvideos32.html今天我们来学习一下，ZMC运动控制器SCARA机械手应用快速入门。

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具体代码和操作过程见：3.实时显示摄像头画面(itprojects.cn)https://doc.itprojects.cn/0006.zhishi.esp32/02.doc/index.html#/e03.showvideo

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今天分享的这个工作，提出了一个简单而有效的主题ID可控视频生成框架，称为VideoCustomDiffusion（VCD）。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2402.09

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喜欢钻研的伙伴可以到官网查看技术报告：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators技术特点三维空间的连贯性

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视频特征提取1.基于单帧的识别方法一种最直接的方法就是将视频进行截帧，然后基于图像单帧的进行deeplearninig表达，如下图所示，视频的某一帧通过网络获得一个识别结果。下图为一个典型的CNN网络，红色矩形是卷积层，绿色是归一化层，蓝色是池化层，黄色是全连接层。然而一张图相对整个视频是很小的一部分，特别当这帧图没有那么的具有区分度，或是一些和视频主题无关的图像，则会让分类器摸不着头脑。因此，学

引言OpenAI最新发布的Sora效果惊为天人，除了阅读研究原文（openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators）之外，其引用的

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摘要翻译我们使用长短时记忆（LongShortTermMemory,LSTM）网络来学习视频序列的表征。我们的模型使用LSTM编码器将输入序列映射到一个固定长度的表征向量。之后我们用一个或多个LSTM解码器解码这个表征向量来实现不同的任务，比如重建输入序列、预测未来序列。我们对两种输入序列——原始的图像小块和预训练卷积网络提取的高层表征向量——都做了实验。我们探索不同的设计选择，例如解码器的LST

OpenAI官网简单描述了Sora背后的技术理论，全网也出了各种版本的解读：https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators

Sora官网技术文章出处：Videogeneratio