穩定視頻擴散:創造酷炫視頻!

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穩定視頻擴散:創造酷炫視頻!

亮點:

  • 最近的超強圖像生成模型(如Deli或mid Journey)都是基於擴散(diffusion)機制。
  • 擴散模型是當前圖像任務的最先進結果,包括Del的文本到圖像生成、圖像和繪畫風格轉換以及圖像超分辨率等其他圖像生成相關任務。
  • 新發布的模型——穩定視頻擴散(Stable Video Diffusion)——是最新的開源視頻生成模型,可以使用該模型自動生成酷炫的視頻,甚至可以用於在3D中生成物體的多視圖。
  • 穩定擴散模型在圖像和文本方面都經過了訓練,可以在壓縮或潛在空間中生成圖像,然後通過解碼將其轉換為高分辨率圖像。
  • 穩定視頻擴散模型具有時間層,可以處理視頻序列中的動態變化,確保幀之間的連續性和流暢性。
  • 穩定視頻擴散模型可用於視頻合成、多視圖合成等各種應用,並在多視圖合成方面取得了最先進的結果。

目錄

  1. 簡介
  2. 圖像生成模型 2.1 Deli 2.2 mid Journey
  3. 擴散模型 3.1 穩定擴散 3.2 潛在擴散
  4. 文本到圖像生成
  5. 圖像和繪畫風格轉換
  6. 圖像超分辨率
  7. 穩定視頻擴散模型 7.1 擴散過程 7.2 時間層
  8. 視頻合成
  9. 多視圖合成
  10. 結語

網址资源:

穩定視頻擴散:創造酷炫的視頻!

🎥 簡介 最近的圖像生成模型,如Deli或mid Journey,都基於一種被稱為擴散的機制。這種機制已成為當前圖像生成任務的最先進結果。擴散模型將訓練和處理圖像變得更有效和可行,因為它在壓縮的或潛在空間中操作,而不是直接在高分辨率圖像上進行操作。這種方法涉及將文本或圖像編碼為低維表示,就像我們將概念存儲在大腦中一樣。在擴散模型中,噪聲起到了重要作用,它是一個空白畫布,從這個畫布開始,模型會逐步將隨機塗鴉進化成一個有結構的圖像。它通過不斷調整塗鴉的形狀和模式,逐步生成可識別的圖像部分,當然在此過程中,模型利用了共現的這些圖像和文本示例。最終,經過解碼過程,將潛在表示轉換為高分辨率圖像,就像將一幅小而模糊的畫放大到更大和更清晰的畫布上。

現在,團隊Stability AI最新發布了一個名為穩定視頻擴散(Stable Video Diffusion)的開源視頻生成模型,可以通過該模型自動生成各種酷炫的視頻!有趣的是,該模型不僅可以生成單一視頻,還可以生成物體的多視圖,就像在3D中觀察物體一樣。

🎬 穩定視頻擴散模型是如何工作的?

穩定視頻擴散模型與圖像擴散模型相似,但增加了時間層。這些時間層專門用於處理視頻序列的動態變化,著重於幀之間的連續性和流暢性。由於視頻是一系列會變化的圖像,因此模型需要具備理解和複製對像和場景如何隨時間變化的能力,換句話說,如何調整噪聲以生成一系列平滑一致的圖像。

為了實現這一目標,穩定視頻擴散模型先通過擴散模型對圖像進行預訓練,使用大量的圖像示例讓模型理解世界的各種主題和場景。然後,將模型再次用視頻進行訓練,並添加這些時間層。這樣的訓練過程使模型能夠複製視頻的複雜方面,如運動、場景變化和對像之間的互動。

為了獲得更好的效果,模型還進行了最終的優化步驟,重複使用只包含高質量視頻的視頻進行訓練,以進一步改進結果。

⚙️ 應用和結果

穩定視頻擴散模型不僅可以用於文本到視頻合成,還可以應用於多視圖合成等各種任務。在多視圖合成方面,該模型取得了最先進的結果,同時需要的計算資源比以前的方法要少得多。這使得視頻生成對更廣泛的用戶和應用變得更加可行和有效。

當然,該模型尚不完美。長視頻比短視頻更具挑戰性,而且在視頻中產生大量的運動仍然是一個問題。然而,這個開源模型的推出是朝著正確的方向邁出的一大步。我們期待更多人使用該模型並將其應用在不同的場景中,並期待它能夠實現更高的表現。

如果你也嘗試過使用穩定視頻擴散模型,我很想知道你的想法和實際效果。無論如何,這個開源模型的分享是朝著正確的方向邁出的一大步。我很期待能夠更多地使用它並看到人們用它創造的作品。

如果你想了解更多人工智慧領域的研究成果和這類視頻的最新信息,請訂閱我的免費通訊,我會在其中分享我所有的項目和關於人工智慧的見解。謝謝觀看整個視頻,我在下一篇文章中將帶來更多的人工智慧進展!

FAQ

Q: 穩定視頻擴散模型與其他視頻生成方法相比有哪些優勢? A: 穩定視頻擴散模型在多視圖合成方面效果顯著,同時所需的計算資源較少。這使得視頻生成對更廣泛的用戶和應用變得更加可行和有效。

Q: 如何使用穩定視頻擴散模型生成視頻? A: 使用穩定視頻擴散模型生成視頻需要提供文本或圖像作為輸入,該模型將根據這些輸入生成一系列平滑連續的圖像幀,從而生成視頻。

Q: 穩定視頻擴散模型能夠生成多長的視頻? A: 穩定視頻擴散模型能夠生成各種長度的視頻,但對於長視頻,生成的過程可能更具挑戰性。

Q: 穩定視頻擴散模型是否能夠處理多個不同對像的視頻? A: 是的,穩定視頻擴散模型可以處理多個不同對像的視頻。該模型通過訓練獲取了對不同對像和場景如何隨時間變化的理解,從而能夠生成具有自然流暢動態的視頻。

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