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
- 簡介
- 圖像生成模型
2.1 Deli
2.2 mid Journey
- 擴散模型
3.1 穩定擴散
3.2 潛在擴散
- 文本到圖像生成
- 圖像和繪畫風格轉換
- 圖像超分辨率
- 穩定視頻擴散模型
7.1 擴散過程
7.2 時間層
- 視頻合成
- 多視圖合成
- 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。
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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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