Be-Your-Outpainter：实现视频内容扩展与帧内帧间一致性保持

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Be-Your-Outpainter简介

Be-Your-Outpainter是由香港中文大学MMLab团队开发的一项视频外延技术，它通过输入特定适应和模式感知外延两个阶段，实现了在保持视频帧间和帧内连贯性的同时，对视频内容进行高质量扩展。这项技术能够针对源视频的内在数据模式进行有效学习，并利用扩散模型的生成先验，生成与原视频风格一致的额外内容，显著提升了视频外延的质量和灵活性。该项技术在今年3月提交论文，7月才公布代码。

Be-Your-Outpainter

Be-Your-Outpainter主要功能

❶视频内容扩展：能够生成超出输入视频原始视窗范围之外的视频内容，适应不同屏幕尺寸和比例。
❷帧间和帧内一致性保持：确保生成的视频内容在时间上（帧与帧之间）和空间上（单帧内部）都具有连贯性。
❸高质量视觉体验：提供全屏视觉体验，不牺牲视觉完整性，增强观看体验。
❹灵活性和适应性：适用于各种类型的视频分辨率和风格，包括任意类型的遮罩、分辨率和长度。

Be-Your-Outpainter技术原理

输入特定适应（Input-Specific Adaptation）：
- 对单个源视频进行高效的伪外延学习，使模型能够识别并学习源视频中的模式。
- 通过在源视频上添加随机遮罩并促使基础扩散模型通过去噪学习来恢复被遮罩区域。
模式感知外延（Pattern-Aware Outpainting）：
- 将学习到的模式泛化，用于生成外延结果。
- 结合源视频的学习和扩散模型的生成先验，进行有效的外延。
空间感知插入（Spatial-Aware Insertion）：
- 根据特征的空间位置调整适配器的插入权重，使得靠近已知区域的像素更多地受到学习模式的影响。
噪声遗憾（Noise Regret）：
- 在早期推理步骤中定期添加和去噪噪声，以更和谐地整合已知区域和未知区域的数据，减少去噪方向的冲突。
扩散模型基础：
- 利用扩散模型的生成能力，通过迭代细化过程，实现高质量的图像合成。
预训练模型的利用：
- 结合预训练的文本到图像（T2I）模型Stable Diffusion，以及针对视频的特定调整，如将2D卷积扩展到伪3D卷积。
控制网络（ControlNet）：
- 使用ControlNet处理额外的遮罩输入，提取有效信息以实现更可控的去噪。
时间一致性先验：
- 集成预训练的时间模块，以增强模型对视频数据的时间一致性。
长视频外延扩展：
- 通过随机采样长视频中的短视频片段进行适应，以及在模式感知外延阶段使用时间重叠的短视频片段进行联合去噪，实现了对长视频的外延。

Be-Your-Outpainter适用人群

❶视频编辑专业人士：需要扩展视频内容以适应不同播放设备和格式的编辑者。
❷视觉效果艺术家：在电影、电视和广告制作中，需要创造或增强视频场景的视觉艺术家。
❸游戏开发者：在游戏设计中需要动态生成或扩展背景视频的开发者。
❹虚拟现实(VR)和增强现实(AR)开发者：为VR或AR应用创造沉浸式视频内容的开发者。
❺社交媒体内容创作者：希望在不同社交平台上以不同比例展示视频内容的创作者。
❻研究人员和学者：在计算机视觉、图形学和机器学习领域进行视频处理和分析研究的学者。
❼软件开发者：开发视频处理软件或应用程序，需要集成视频外延功能的开发者。
❽内容分发平台：需要优化视频内容以适应不同用户设备和屏幕尺寸的内容分发平台。
❾普通用户：对视频编辑和创作有兴趣，希望提升视频内容质量的普通用户。