Nowe podejście do syntezowania wideo na podstawie tekstu

Najnowsze postępy w dziedzinie generatywnych modeli do przekształcania tekstu na obrazy (T2I) są rewelacyjne. Ostatnio znaczne postępy poczyniono również w systemach przekształcania tekstu na wideo (T2V), co umożliwia automatyczną generację filmów na podstawie opisów tekstowych. Jednym z głównych wyzwań związanych z syntezą wideo jest znaczna pamięć i dane treningowe wymagane przez te systemy. Na szczęście opracowano metody oparte na modelu Stable Diffusion (SD) z wzmacnianiem, które mają na celu rozwiązać problemy z wydajnością w syntezie tekstu na wideo (T2V).

Te podejścia starają się rozwiązać problem z różnych perspektyw, w tym fejestryzacji i uczenia zero-shot. Jednak tekstowe podpowiedzi muszą zapewnić lepszą kontrolę nad układem przestrzennym i trajektoriami obiektów w generowanym wideo. Istniejące prace podchodzą do tego problemu, stosując różne sygnały kontrolne na niskim poziomie, na przykład wykorzystują mapy krawędzi Canny’ego lub śledzone szkielety, które kierują obiektami na filmie za pomocą ControlNet Zhang i Agrawala. Te metody osiągają dobrą sterowność, ale wymagają dużego wysiłku w celu wytworzenia sygnału kontrolnego.

Przechwycenie pożądanych ruchów zwierząt czy kosztownych przedmiotów byłoby trudne, podczas gdy ręczne zamodelowanie pożądanych ruchów na każdej klatce byłoby żmudne. Aby sprostać potrzebom użytkowników, badacze z NVIDIA Research przedstawiają interfejs wysokiego poziomu do kontrolowania trajektorii obiektów w syntezowanych filmach. Użytkownicy muszą dostarczyć ramki obejmujące (bboxes), wskazujące pożądaną pozycję obiektu w kilku punktach na filmie, wraz z tekstowymi podpowiedziami opisującymi obiekt w odpowiednich momentach.

Ich strategia polega na edytowaniu map uwagi przestrzennej i czasowej dla konkretnego obiektu podczas początkowych kroków denoizacji dyfuzji, aby skupić aktywację w żądanym położeniu obiektu. Ich metoda edycji na etapie wnioskowania osiąga to, nie zaburzając nauczonego skojarzenia tekstu i obrazu w modelu wstępnie nauczonego, oraz wymaga minimalnych zmian w kodzie.

Ich podejście umożliwia użytkownikom pozycjonowanie tematu, położyć na niego kluczowe ramki. Rozmiar bboxa można również kontrolować, co pozwala na uzyskanie efektów perspektywy. Wreszcie, użytkownicy mogą także wpływać na zachowanie tematu w syntezowanym wideo, definiując kluczowe ramki z podpowiedziami tekstowymi.

Poprzez animowanie ramek obejmujących i podpowiedzi tekstowych za pomocą kluczowych ramek, użytkownicy mogą modyfikować trajektorię i podstawowe zachowanie obiektu w czasie. Ułatwia to płynną integrację wynikowego obiektu lub obiektów w określonym środowisku, zapewniając dostępne narzędzie do opowiadania historii za pomocą wideo dla casualowych użytkowników.

To podejście nie wymaga dostosowywania, uczenia czy optymalizacji online, co zapewnia efektywność obliczeniową i doskonałe doświadczenie użytkownika. Wreszcie, ich metoda daje naturalne efekty, automatycznie uwzględniając pożądane efekty perspektywy, dokładnego ruchu obiektów i interakcje między obiektami a ich otoczeniem.

Jednak ta metoda dziedziczy powszechne przypadki niepowodzeń pochodzące z modelu dyfuzji, w tym wyzwania związane z zniekształconymi obiektami i trudnościami w generowaniu wielu obiektów o dokładnych cechach, takich jak kolor.

Zapoznaj się z Artykułem i Projektem. Całość zasługuje na uznanie dla badaczy tego projektu. Nie zapomnij również śledzić nas na Twitterze. Dołącz do naszej społeczności ML na Reddicie z ponad 35 tysiącami członków, naszej grupy na Facebooku z ponad 41 tysiącami członków, naszego kanału Discord i naszej grupy na LinkedIn.

Jeśli podoba ci się nasza praca, pokochasz nasz newsletter.

FAQ:

1. Jakie są najnowsze postępy w dziedzinie generatywnych modeli do przekształcania tekstu na obrazy?
Najnowsze postępy w dziedzinie generatywnych modeli do przekształcania tekstu na obrazy są rewelacyjne.

2. Jakie postępy poczyniono w systemach przekształcania tekstu na wideo?
Ostatnio znaczne postępy poczyniono również w systemach przekształcania tekstu na wideo (T2V), co umożliwia automatyczną generację filmów na podstawie opisów tekstowych.

3. Jakie są główne wyzwania związane z syntezą wideo?
Jednym z głównych wyzwań związanych z syntezą wideo jest znaczna pamięć i dane treningowe wymagane przez te systemy.

4. Jakie metody zostały opracowane w celu rozwiązania problemów z wydajnością w syntezie tekstu na wideo?
Opracowano metody oparte na modelu Stable Diffusion (SD) z wzmacnianiem, które mają na celu rozwiązać problemy z wydajnością w syntezie tekstu na wideo.

5. Jak badacze starają się zapewnić lepszą kontrolę nad układem przestrzennym i trajektoriami obiektów w generowanym wideo?
Badacze starają się rozwiązać ten problem, stosując różne sygnały kontrolne na niskim poziomie, na przykład wykorzystując mapy krawędzi Canny’ego lub śledzone szkielety.

6. Jakie jest podejście badaczy z NVIDIA Research do kontrolowania trajektorii obiektów w syntezowanych filmach?
Badacze z NVIDIA Research przedstawiają interfejs wysokiego poziomu do kontrolowania trajektorii obiektów w syntezowanych filmach przy użyciu ramki obejmującej (bbox) i tekstowych podpowiedzi opisujących obiekt w odpowiednich momentach.

7. Jakie są korzyści z tego podejścia?
Podejście badaczy umożliwia użytkownikom pozycjonowanie tematu, kontrolowanie rozmiaru bboxa i wpływanie na zachowanie tematu w syntezowanym wideo.

8. Jak użytkownicy mogą modyfikować trajektorię obiektu w czasie?
Użytkownicy mogą modyfikować trajektorię obiektu w czasie poprzez animowanie ramek obejmujących i podpowiedzi tekstowych za pomocą kluczowych ramek.

9. Czy to podejście wymaga uczenia online?
Nie, to podejście nie wymaga dostosowywania, uczenia czy optymalizacji online.

10. Jakie są wyzwania związane z tym podejściem?
Metoda dziedziczy powszechne przypadki niepowodzeń pochodzące z modelu dyfuzji, w tym wyzwania związane z zniekształconymi obiektami i trudnościami w generowaniu wielu obiektów o dokładnych cechach, takich jak kolor.

Definicje:

– Generatywne modele: Modele komputerowe, które generują pewne dane na podstawie podanych wzorców.
– Przekształcanie tekstu na obrazy (T2I): Proces generowania obrazów na podstawie opisów tekstowych.
– Przekształcanie tekstu na wideo (T2V): Proces generowania filmów na podstawie opisów tekstowych.
– Mapy krawędzi Canny’ego: Mapy, które oznaczają krawędzie obiektów na obrazie.
– ControlNet: Model do sterowania trajektoriami obiektów w wideo.

Linki do przeczytania:
– Artykuł
– Projekt
– Twitter
– Reddit
– Facebook
– Discord
– LinkedIn

The source of the article is from the blog motopaddock.nl