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辽源市网站建设,大气广告设计网站源码 企业公司模板 dedecms5.7 企业网站,好的网站具备的条件,html背景颜色代码T2V的最新进展在文本描述合成高质量的一般视频方面取得了显著成功#xff0c;但是在T2V中有一个被忽视的问题#xff1a;没有充分编码真实世界的物理知识#xff0c;因此生成的视频往往运动会被限制#xff0c;变化不佳。因此本文提出了一个变形延时视频生成模型#xff0…T2V的最新进展在文本描述合成高质量的一般视频方面取得了显著成功但是在T2V中有一个被忽视的问题没有充分编码真实世界的物理知识因此生成的视频往往运动会被限制变化不佳。因此本文提出了一个变形延时视频生成模型从延时视频中学习真实世界的物理知识。MagicTime 通过解耦训练、动态帧采样、增强文本理解三大核心策略结合 ChronoMagic 数据集实现了高质量变质延时视频的生成为构建物理世界的变质模拟器提供了有效路径同时其框架可无缝集成到现有社区模型为后续研究提供基础。一Introduction介绍了一下T2V模型现状然后提出当今模型生成视频缺乏连续的对象变形过程对物理知识的融入有限如下图a所示由于训练数据集主要由一般视频组成当前T2V模型难以生成种子发芽、冰山融化等复杂现象的视频。另一类视频涵盖主体的整个变化过程文中将这类视频称为变性视频如图b所示。此前在Free-bloom: Zero-shot text-to-video generator with LLM director and LDM animator的研究中虽然使用重复推断和连接普通视频产生了类似效果但是编码物理知识方面有所欠缺所以本文目标是开发一种端到端的延时视频生成方法用于自适应编码有较强繁华能力的物理知识。为了应对生成变性视频的挑战本文引入了一个MagicTime框架可以制造时间维度压缩的视频。首先是提出了魔术自适应策略来把物理知识编码到特征提取中然后提出了动态帧提取策略让模型可以适应延时训练视频此外还引入一个元文本编码器完善提示理解。本文还收集了一个数据集并展示优越性二Related Work围绕文本到视频T2V生成的相关领域展开梳理明确现有研究的进展与局限先是介绍了T2I的发展然后是T2V发展然后介绍到本文的延时视频生成工作目标是生成高质量变性延时视频。这一部分通过梳理 T2I、T2V、延时视频生成三大领域的研究现状明确了现有工作在 “物理知识编码” 和 “变质过程生成” 上的空白为本文 MagicTime 框架融入物理知识、针对变质视频设计专属策略和 ChronoMagic 数据集聚焦变质延时视频的提出提供了合理性与必要性支撑。三Methodology这一部分简要概述扩散模型然后描述了ChronoMagic数据集构造。ChronoMagic Dataset收集过程从YouTube上检索原始视频使用延时作为搜索条件随后将标题较短、观看次数较少或缺少标签的视频排除在外。最终收集了2265个符合标准的延时视频。为了解决互联网视频中场景过渡混乱的问题确保视频片段连贯性首先将F定为所有视频帧的集合然后在初始阶段将F中的每一帧转换为灰度图以减轻颜色对检测的影响随后计算连续帧之间的像素强度差并计算平均像素强度当平均像素强度大于某个阈值就将这个位置定义为过渡点但是这种简单的方法易出错进一步使用CLIP检测转变用 CLIP 计算帧的特征相似度低于阈值则标记为过渡点仅当两个阶段均标记为过渡点时才进行视频分割最终得到低过渡、高连贯的视频片段。使用识别的转换点将视频分割成不同的部分,最终得到较少过渡的高质量视频数据集补充CLIP 计算帧特征相似度的核心逻辑是 “先提取帧的语义级特征向量再通过余弦相似度衡量向量间的语义一致性”。多视点文本融合采用基于GPT-4V的上下文学习和思想链来分阶段生成字幕随后使用这些字幕来开发整个视频的综合表示最终生成最终的视频字幕。