Motion Prompting：通过使用运动轨迹来控制视频内容的生成

Motion Prompting简介

Motion Prompting是一种创新的视频生成技术，由Google DeepMind的研究团队开发。该技术通过使用运动轨迹来控制视频内容的生成，相较于传统依赖文本提示的方法，它能够更精准地捕捉和表达动态动作的细节。通过将用户高级的运动请求转化为详细的运动提示，这项技术不仅提升了视频生成的灵活性和准确性，还为未来与生成世界模型的交互提供了新的可能性。

Motion Prompting主要功能

1. 对象和相机运动控制：允许用户通过运动提示精确控制视频中对象的运动轨迹和相机视角。
2. 图像交互：使用户能够通过鼠标拖动等操作与静态图像进行交互，实现如操纵头发、沙子等效果。
3. 运动转移：将一个视频中的运动轨迹应用到另一张静态图像上，实现运动的转移和再利用。
4. 图像编辑：基于用户的拖动操作，对图像进行编辑，如移动图像中的物体。
5. 模型探测：通过运动提示来探测和理解视频生成模型内部的学习特征和物理规则。

Motion Prompting技术原理

1. 运动轨迹表示：使用点轨迹（particle video或point tracks）作为运动的编码方式，能够捕捉视频中任意点的运动和可见性。
2. 运动提示（Motion Prompts）：一种灵活的表示方法，可以编码任意数量和类型的运动轨迹，包括稀疏或密集的运动。
3. 运动提示扩展（Motion Prompt Expansion）：将用户的高级运动请求转换为详细的运动轨迹，增强了用户对视频生成过程的控制。
4. ControlNet架构：在预训练的视频扩散模型基础上，训练一个ControlNet来接受运动提示作为条件输入。
5. 数据集和训练：使用内部视频数据集进行训练，通过随机采样点轨迹来构建条件信号，优化扩散模型以生成符合运动提示的视频。
6. 空间-时间体积编码：将运动轨迹编码为空间-时间体积（space-time volume），每个轨迹在视频中的每个位置都有唯一的嵌入表示。

Motion Prompting应用场景

1. 电影和视频制作：通过精确控制视频中的物体和相机运动，增强电影和视频内容的动态表现力和专业感。
2. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在虚拟现实和增强现实应用中，根据用户的实时动作生成相应的视频内容，提升沉浸感。
3. 游戏开发：在游戏中，根据玩家的操作生成动态背景视频，增加游戏的互动性和真实感。
4. 模拟和训练：在军事或医疗模拟训练中，根据模拟动作生成视频，以提供更真实的训练环境。
5. 广告和营销：通过动态控制视频中的产品展示，使广告更具吸引力和个性化。
6. 教育和培训：在教育领域，根据教学内容动态生成视频，提高学习材料的互动性和教育效果

Motion Prompting项目入口

• 项目主页：https://motion-prompting.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.02700