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【Video+Diffusion】 是一个结合视频生成和扩散模型的研究领域，旨在通过先进的深度学习技术生成高质量、高分辨率的视频内容。这个方向利用扩散模型的强控制性和稳定性，通过逐步去除噪声并恢复数据，来生成逼真的视频序列。研究者们通过设计创新的框架和方法实现了从文本描述或图像提示到视频内容的高效转换，这些方法不仅提升了视频生成的效率和质量，同时也降低了计算资源的需求。这些技术的发展对于内容创作、娱乐产业、虚拟现实和增强现实等领域具有重要意义，它们提供了一种新颖的工具，使得用户能够以更直观、更个性化的方式进行视频创作和编辑。 为了帮助大家全面掌握 【Video+Diffusion】 的方法并寻找创新点，本文总结了 最近两年 【Video+Diffusion】 相关的 2 0篇顶会研究成果 ，这些论文、来源、论文的代码都整理好了，希望
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