Through-The-Mask:将静态图像转化为具有逼真运动的视频序列
Through-The-Mask简介
“Through-The-Mask”是由Meta联合耶路撒冷希伯来大学开发的一种创新的图像到视频(I2V)生成方法。该技术通过引入基于掩码的运动轨迹作为中间表示,将静态图像转化为具有逼真运动的视频序列。这一两阶段的框架首先生成一个显式的中间表示,然后基于此表示生成最终视频。关键创新在于其掩码运动轨迹能够同时捕捉物体的语义信息和运动,通过物体级别的注意力机制,确保视频生成的准确性和一致性。在多物体和高运动场景的挑战性基准测试中,该方法展现了卓越的时间连贯性、运动逼真度和文本提示的忠实度,并引入了新的SA-V-128基准测试,进一步推动了I2V领域的研究进展。
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Through-The-Mask主要功能
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图像到视频生成:将静态图像转化为具有逼真运动的视频序列,基于文本描述生成准确且一致的物体运动,尤其是在多物体场景中表现出色。
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多物体运动处理:能够准确捕捉和表现多个物体之间的运动和交互,解决了现有模型在多物体场景中的不足。
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高质量视频输出:生成的视频具有高分辨率和高质量,保持了输入图像的关键视觉元素,并且在帧间保持高度的一致性和连贯性。
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文本驱动的视频生成:根据提供的文本描述生成视频,确保视频内容与文本描述高度一致,提高了视频生成的可控性和准确性。
Through-The-Mask技术原理
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两阶段生成框架:
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图像到运动(Image-to-Motion)生成:首先生成一个基于掩码的运动轨迹,该轨迹捕捉了个体物体的动态行为。这一阶段的模型利用输入图像、分割掩码和运动特定的提示来生成运动轨迹。
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运动到视频(Motion-to-Video)生成:利用生成的运动轨迹、物体特定的提示和参考图像来产生最终的视频。这一阶段的模型通过去噪过程逐步细化噪声潜在表示,生成清晰的视频输出。
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基于掩码的运动轨迹:
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语义和运动的结合:运动轨迹不仅捕捉了物体的运动,还包含了语义信息,使得生成的视频能够准确地反映物体的类型和行为。
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物体级别的运动表示:与像素级别的光流不同,基于掩码的运动轨迹在物体级别上操作,减少了第一阶段的错误,并为第二阶段提供了更大的灵活性。
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注意力机制:
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掩码交叉注意力(Masked Cross-Attention):将物体特定的提示直接整合到潜在空间的相应区域,确保每个物体的潜在表示只关注自己的提示,提高了视频生成的准确性和一致性。
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掩码自注意力(Masked Self-Attention):确保每个位置只关注同一物体的位置,增强时间一致性,并防止不同物体之间的干扰,使得视频中的物体运动更加自然和连贯。
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数据预处理:
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运动能力物体提示提取:使用预训练的大型语言模型(LLM)从输入文本中提取与运动相关的物体提示,这些提示用于生成特定的运动路径。
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视频分割:利用Grounding DINO和SAM2技术对视频进行分割,生成与每一帧匹配的分割掩码,为运动轨迹的生成提供基础。
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运动和物体特定提示:从输入文本中提取运动特定提示和物体特定提示,这些提示在视频生成过程中用于指导物体的运动和行为。
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模型训练和优化:
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去噪过程:在VAE的潜在空间中应用去噪过程,逐步细化噪声潜在表示,生成清晰的视频输出。
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模型架构:支持多种架构,包括U-Net和DiT,通过调整注意力块的数量和配置,优化模型的性能和生成质量。
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预训练和微调:利用预训练的文本到视频模型进行初始化,并在特定任务上进行微调,提高了模型的收敛速度和生成质量。
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Through-The-Mask应用场景
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内容创作与媒体制作:
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视频广告制作:根据广告文案自动生成视频内容,提高广告制作效率,降低成本。
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电影和电视剧特效:快速生成复杂的物体运动和交互场景,辅助特效制作,提升创作效率。
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娱乐与游戏开发:
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游戏动画生成:自动生成游戏中的角色和物体动画,丰富游戏内容,提升玩家体验。
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虚拟现实(VR)和增强现实(AR):实时生成逼真的动态场景,增强沉浸感,提升用户体验。
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教育与培训:
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在线教育视频:根据教学大纲自动生成教育视频,丰富教学资源,提高学习效果。
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职业培训模拟:生成逼真的操作场景和流程,帮助学员更好地理解和掌握操作技能。
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社交媒体与个人娱乐:
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个性化视频创作:用户可以根据自己的创意和文本描述生成个性化的视频,分享到社交媒体。
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视频日记(Vlog):自动生成视频日记,记录日常生活中的有趣瞬间,提升创作乐趣。
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艺术与设计:
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数字艺术创作:艺术家可以利用该技术生成独特的动态艺术作品,探索新的艺术表现形式。
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动画设计:快速生成动画原型,辅助动画设计师进行创意构思和设计。
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科学研究与工程:
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科学可视化:生成复杂的科学现象和实验过程的动态可视化,帮助研究人员更好地理解和展示研究成果。
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工程模拟:生成工程设计中的动态模拟,如机械运动、流体动力学等,辅助工程设计和优化。
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Through-The-Mask项目入口
- GitHub代码库:https://guyyariv.github.io/TTM/
- arXiv研究论文:https://arxiv.org/pdf/2501.03059
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