第二种是高级魔法模式(Magic Mode)★■,给了用户更多发挥想象力和创造力的空间★◆◆◆。在这种模式下,用户需要提供两张指导图片+文本描述,可以更好地生成更有难度的视频内容。网站中展示了用魔法模式做出的各种炫酷特效镜头◆★◆■■。
最近■★◆,除了大语言模型继续持续刷屏■■,视频生成技术也取得了重大进展,多家公司相继发布了新模型。
开发出了经典的文生图模型 Stable Diffusion 的公司 Stability.ai,也于近日发布了开源视频生成模型 Stable Video Diffusion (SVD),引发了开源社区的大量关注和讨论。SVD 效果能和 Gen-2 相当,通过测试样例能看出 SVD 生成的视频也相对缺少动态性■◆◆◆★◆。
除此之外★★,官网还展示了完全使用 PixelDance 制作的 3 分钟故事短片★★★■:
首先◆■◆,作为最早探索视频生成领域的领头羊之一,Runway 升级了其 Gen-2 模型,带来了电影级别的高清晰度,令人瞩目★◆◆★■,并称视频生成的一致性得到了重大改进。
在相应的论文《Make Pixels Dance: High-Dynamic Video Generation》中,作者指出了视频生成难以做出好效果的原因◆◆★◆:相比于图片生成,视频生成具有特征空间显著更大■■■、动作多样性显著更强的特点◆★■◆。这就导致了现有的视频生成方法难以学到有效的时域动作信息,生成的视频虽然图片质量较高,但动态性非常有限。
非常震撼的一点是,使用 PixelDance 能按照用户预想的一个故事,制作每一个场景和对应的动作。不管是真实场景(如埃及★★◆、长城等)★★◆■■★,还是虚幻场景(如外星球),PixelDance 都能生成细节丰富■■、动作丰富的视频,甚至各种特效镜头也不在话下。
官网的信息显示■■◆★,目前还在积极地迭代模型效果中★■■,未来 2-3 个月内就会放出人人可以试用的模型。目前◆◆★◆★★,作者也提供了途径支持大家发送想要测试的样例■■★◆◆,目前官网中已经放出了一些用户的测试样例:
从展示的结果来看,真实风格、动画风格、二次元风格★■◆、魔幻风格,PixelDance 通通都可以解决◆★,人物动作、脸部表情◆★、相机视角控制、特效动作◆◆■■★,Pixeldance 也都可以很好的完成。只能说一句 tql!
原标题:《视频生成新突破◆■◆:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效》
其中■◆★,首帧图片指导为整个视频内容提供了框架和素材■◆■。此外,通过将上一个视频片段的尾帧拿来作为下一个视频片段的首帧指导,可以生成更长的视频。文本描述提供了对视频动作的描述。尾帧图片指导为视频生成过程提供了结束状态的信息★★■。作者提出了适配的方法,使得模型能接收比较粗糙的图片作为指导■◆,这使得用户可以使用基本的图片编辑工具获得尾帧图片指导。
在这方面,最新的研究成果 PixelDance 迈出了关键性的一步,其生成结果的动态性显著优于目前现有的其它模型★■◆★◆◆,引起了业界的关注。
针对上述问题■■,PixelDance 提出了基于文本指导 + 首尾帧图片指导的视频生成方法◆★◆■◆,使得模型更充分地关注和学习视频的动态信息。
但是,这种一致性的提升似乎是以牺牲视频动态性为代价的。从 Gen-2 的官方宣传视频中可以看出,尽管集合了多个短片段,但每个片段的动态性相对较弱,难以捕捉到人物、动物或物体的清晰动作和运动◆★■■。
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近期,Meta 也发布了视频生成模型 Emu Video★■◆。从 Emu Video 的官方示例中可以看出,其视频的动态性比 Gen-2 有明显提高,但仍然局限于较为简单的动作。
而达到这样拔群的视频生成效果,并没有依赖复杂的数据集和大规模的模型训练,PixelDance 在公开的 WebVid-10M 数据集上仅用 1.5B 大小的模型就达到了上述效果■◆。
上述示例表明◆◆★■◆,生成有高度一致性且有丰富动态性的视频★◆★■◆,让视频内容真正地动起来,是目前视频生成领域中的最大挑战。
第一种是基础模式(Basic Mode),用户只需要提供一张指导图片+文本描述■■,PixelDance 就可以生成有高度一致性且有丰富动态性的视频★■◆■■,其中指导图片可以是真实图片,也可以利用现有的文生图模型生成■◆★■。
并且,主人公北极熊先生的黑色礼帽和红色领结形象,在不同的场景中都得到了很好的保持。长视频生成再也不是简单的拼凑弱相关的短视频片段了!
如此看来,有了 PixelDance,只要有天马行空的想象力■★,人人都可以成为「百万特效大师」★■!
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