Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Wat is LAION.ai?

###

### Antwoord:
Wat is LAION.ai?
Text-driven beeld- en videodiffusie modellen hebben onlangs een ongekende generatie realisme bereikt. Hoewel diffusiemodellen succesvol zijn toegepast voor beeldbewerking, hebben zeer weinig werken dit gedaan voor videobewerking. We presenteren de eerste diffusie-gebaseerde methode die in staat is om tekst-gebaseerde beweging en verschijning bewerken van algemene video's uit te voeren. Onze aanpak maakt gebruik van een videodiffusie model om, op het moment van de reactie, de spatio-temporale informatie met lage resolutie uit de originele video te combineren met nieuwe, hoge resolutie informatie die het gesynthetiseerd om af te stemmen op de sturende tekst prompt. Aangezien het verkrijgen van hoge betrouwbaarheid aan de oorspronkelijke video vereist dat een deel van zijn hoge resolutie informatie behouden, voegen we een eerste fase van de finetuning van het model op de originele video toe, waardoor fidelity aanzienlijk wordt versterkt. We stellen voor om de beweging te verbeteren door een nieuwe, gemengde doelstelling die gezamenlijk fijne en tijdelijke aandacht maskering. We introduceren een nieuw kader voor beeld een impressie. We zetten het beeld eerst om in een eenvoudige beeldbewerking zoals replicatie en perspectiefgeografische projecties.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Wat is LAION.ai?

###

### Antwoord:
Text-driven beeld- en videodiffusie modellen hebben onlangs een ongekende generatie realisme bereikt. Hoewel diffusiemodellen succesvol zijn toegepast voor beeldbewerking, hebben zeer weinig werken dit gedaan voor videobewerking. We presenteren de eerste diffusie-gebaseerde methode die in staat is om tekst-gebaseerde beweging en verschijning bewerken van algemene video's uit te voeren. Onze aanpak maakt gebruik van een videodiffusie model om, op het moment van de reactie, de spatio-temporale informatie met lage resolutie uit de originele video te combineren met nieuwe, hoge resolutie informatie die het gesynthetiseerd om af te stemmen op de sturende tekst prompt. Aangezien het verkrijgen van hoge betrouwbaarheid aan de oorspronkelijke video vereist dat een deel van zijn hoge resolutie informatie behouden, voegen we een eerste fase van de finetuning van het model op de originele video toe, waardoor fidelity aanzienlijk wordt versterkt. We stellen voor om de beweging te verbeteren door een nieuwe, gemengde doelstelling die gezamenlijk fijne en tijdelijke aandacht maskering. We introduceren een nieuw kader voor beeld een impressie. We zetten het beeld eerst om in een eenvoudige beeldbewerking zoals replicatie en perspectiefgeografische projecties.