文章鏈接：https://arxiv.org/pdf/2408.08189
項(xiàng)目鏈接：https://360cvgroup.github.io/FancyVideo/

亮點(diǎn)直擊

• 本文介紹了FancyVideo，據(jù)眾所知的首個(gè)探索T2V任務(wù)中跨幀文本指導(dǎo)的開(kāi)創(chuàng)性嘗試。該方法為增強(qiáng)當(dāng)前的文本控制方法提供了新的視角。
• 本文提出了跨幀文本指導(dǎo)模塊（CTGM），該模塊構(gòu)建跨幀文本條件，并隨后以強(qiáng)大的時(shí)間合理性引導(dǎo)潛在特征的建模。它可以有效地增強(qiáng)視頻的運(yùn)動(dòng)性和一致性。
• 本文證明了結(jié)合跨幀文本指導(dǎo)是一種實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量視頻生成的有效方法。實(shí)驗(yàn)表明，該方法在定量和定性評(píng)估中均取得了最先進(jìn)的結(jié)果。

合成動(dòng)作豐富且時(shí)間一致的視頻在人工智能領(lǐng)域仍然是一項(xiàng)挑戰(zhàn)，尤其是在處理較長(zhǎng)時(shí)間的視頻時(shí)?，F(xiàn)有的文本到視頻（T2V）模型通常使用空間交叉注意力來(lái)實(shí)現(xiàn)文本控制，這等效于在沒(méi)有針對(duì)特定幀的文本指導(dǎo)的情況下引導(dǎo)不同幀的生成。因此，模型理解提示中所傳達(dá)的時(shí)間邏輯并生成具有連貫動(dòng)作的視頻的能力受到限制。

為了解決這一局限性，本文引入了FancyVideo，一種創(chuàng)新的視頻生成器，它通過(guò)精心設(shè)計(jì)的跨幀文本指導(dǎo)模塊（CTGM）改進(jìn)了現(xiàn)有的文本控制機(jī)制。具體來(lái)說(shuō)，CTGM在交叉注意力的開(kāi)始、中間和結(jié)束分別加入了時(shí)間信息注入器（TII）、時(shí)間相關(guān)性精煉器（TAR）和時(shí)間特征增強(qiáng)器（TFB），以實(shí)現(xiàn)幀特定的文本指導(dǎo)。首先，TII將幀特定的信息從潛在特征中注入到文本條件中，從而獲得跨幀文本條件。然后，TAR在時(shí)間維度上優(yōu)化跨幀文本條件和潛在特征之間的相關(guān)矩陣。最后，TFB增強(qiáng)了潛在特征的時(shí)間一致性。大量的實(shí)驗(yàn)，包括定量和定性評(píng)估，證明了FancyVideo的有效性。本文的方法在EvalCrafter基準(zhǔn)測(cè)試中實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的T2V生成結(jié)果，并促進(jìn)了動(dòng)態(tài)且一致的視頻的合成。

方法

預(yù)備知識(shí)

潛在擴(kuò)散模型：潛在擴(kuò)散模型（LDMs）是一類高效的擴(kuò)散模型，它將去噪過(guò)程轉(zhuǎn)換到壓縮的潛在空間中，而不是像素空間中。具體來(lái)說(shuō)，LDMs使用VAE的編碼器將圖像壓縮為潛在編碼，并通過(guò)在潛在編碼上執(zhí)行正向和反向擴(kuò)散過(guò)程來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布。它假設(shè)一個(gè)正向過(guò)程，逐漸將高斯噪聲（? ～ N(0, I)）引入潛在編碼（z）中，得到：

模型架構(gòu)

跨幀文本指導(dǎo)模塊

實(shí)驗(yàn)

定量實(shí)驗(yàn)：在定量實(shí)驗(yàn)中，F(xiàn)ancyVideo利用T2I基礎(chǔ)模型生成作為第一幀的圖像。在定性實(shí)驗(yàn)中，為了美學(xué)目的和去除水印，使用了一個(gè)外部模型來(lái)生成美麗的第一幀。

定性評(píng)估：研究者們選擇了AnimateDiff、DynamiCrafter以及兩個(gè)商業(yè)化產(chǎn)品，Pika和Gen2，進(jìn)行綜合定性分析。值得注意的是，在定量實(shí)驗(yàn)中，F(xiàn)ancyVideo的第一幀由SDXL生成，以獲得更具美學(xué)效果的結(jié)果并盡量減少水印的出現(xiàn)（盡管后續(xù)幀可能仍會(huì)顯示水?。?。如下圖4所示，本文的方法展現(xiàn)了卓越的性能，在時(shí)間一致性和動(dòng)作豐富性方面超過(guò)了先前的方法。相比之下，AnimateDiff、DynamiCrafter和Gen2生成的視頻動(dòng)作較少。Pika在生成物體一致性和高質(zhì)量視頻幀方面存在困難。值得注意的是，本文的方法能夠準(zhǔn)確理解文本提示中的動(dòng)作指令（例如，“一只泰迪熊走路...美麗的日落”和“一只泰迪熊跑步...城市”的案例）。

定量評(píng)估：為了與最先進(jìn)的方法進(jìn)行全面比較，采用了三個(gè)流行的基準(zhǔn)測(cè)試（例如，EvalCrafter、UCF-101和MSR-VTT以及人工評(píng)估來(lái)評(píng)估視頻生成的質(zhì)量。其中，EvalCrafter是目前相對(duì)全面的視頻生成基準(zhǔn)。UCF-101和MSR-VTT是先前方法中常用的基準(zhǔn)。同時(shí)，人工評(píng)估可以彌補(bǔ)現(xiàn)有文本條件視頻生成評(píng)估系統(tǒng)中的不準(zhǔn)確性。

EvalCrafter基準(zhǔn)測(cè)試：EvalCrafter從四個(gè)方面（包括視頻質(zhì)量、文本視頻對(duì)齊、動(dòng)作質(zhì)量和時(shí)間一致性）定量評(píng)估文本到視頻生成的質(zhì)量。每個(gè)維度包含多個(gè)子類別的指標(biāo)，如下表1所示。正如社區(qū)討論中提到的，作者承認(rèn)原始的綜合指標(biāo)計(jì)算方式是不適當(dāng)?shù)?。為了更直觀的比較，通過(guò)考慮每個(gè)子指標(biāo)的數(shù)值規(guī)模和正負(fù)屬性，引入了每個(gè)方面的綜合指標(biāo)。有關(guān)綜合指標(biāo)的詳細(xì)信息可以在補(bǔ)充材料中找到。

具體來(lái)說(shuō)，比較了先前視頻生成SOTA方法的性能（例如，Pika、Gen2、Show-1、ModelScope、DynamiCrafter和AnimateDiff），并展示在上表1中。本文的方法在視頻質(zhì)量和文本視頻對(duì)齊方面表現(xiàn)出色，超過(guò)了現(xiàn)有方法。盡管Show-1在動(dòng)作質(zhì)量方面表現(xiàn)最佳（81.56），但其視頻質(zhì)量較差（僅為85.08）。這表明它無(wú)法生成具有合理動(dòng)作的高質(zhì)量視頻。然而，本文的方法在動(dòng)作質(zhì)量（72.99）方面排名第二，在視頻質(zhì)量（177.72）方面表現(xiàn)最佳，實(shí)現(xiàn)了質(zhì)量與動(dòng)作之間的權(quán)衡。以上結(jié)果表明FancyVideo的優(yōu)越性及其生成時(shí)間一致和動(dòng)作準(zhǔn)確的視頻的能力。

UCF-101 & MSR-VTT：根據(jù)先前的工作，研究者們?cè)赨CF-101和MSR-VTT上評(píng)估了零-shot生成性能，如下表2所示。使用Frechet視頻距離（FVD）、Inception評(píng)分（IS）、Frechet Inception距離（FID）和CLIP相似度（CLIPSIM）作為評(píng)估指標(biāo)，并與一些當(dāng)前的SOTA方法進(jìn)行了比較。FancyVideo取得了競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果，特別是在IS和CLIPSIM上表現(xiàn)優(yōu)異，分別為43.66和0.3076。此外，先前的研究指出這些指標(biāo)不能準(zhǔn)確反映人類感知，并受到訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)分布之間差距以及圖像低級(jí)細(xì)節(jié)的影響。

人工評(píng)估：受到EvalCrafter的啟發(fā)，引入了一種多候選排名協(xié)議，涵蓋四個(gè)方面：視頻質(zhì)量、文本視頻對(duì)齊、動(dòng)作質(zhì)量和時(shí)間一致性。在該協(xié)議中，參與者對(duì)每個(gè)方面的多個(gè)候選模型的結(jié)果進(jìn)行排名。每個(gè)候選模型根據(jù)其排名獲得一個(gè)分?jǐn)?shù)。例如，如果有N個(gè)候選模型按視頻質(zhì)量排名，第一個(gè)模型得到N?1分，第二個(gè)模型得到N?2分，以此類推，最后一個(gè)模型得到0分。遵循這一協(xié)議，從EvalCrafter驗(yàn)證集中選擇了108個(gè)樣本，并收集了100名個(gè)體的評(píng)判。如下圖5所示，本文的方法在所有四個(gè)方面顯著優(yōu)于包括AnimateDiff、Pika和Gen2在內(nèi)的文本到視頻轉(zhuǎn)換方法。FancyVideo展現(xiàn)了卓越的動(dòng)作質(zhì)量，同時(shí)保持了優(yōu)越的文本視頻一致性。此外，還對(duì)四種圖像到視頻的方法進(jìn)行了類似的比較，包括DynamiCrafter、Pika和Gen2，如下圖5所示。

消融研究：研究者們進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)并展示了在EvalCrafter上的視覺(jué)比較，以探討CTGM中關(guān)鍵設(shè)計(jì)的效果。具體而言，消融組件包括三個(gè)核心模塊（TII、TAR和TFB）。如下表3所示，TAR可以有效提升兩個(gè)指標(biāo)的性能，表明時(shí)間精煉注意力圖操作對(duì)視頻生成是有益的。持續(xù)插入TFB和TII進(jìn)一步提升了生成器的性能，這歸因于精煉的潛在特征和幀級(jí)個(gè)性化文本條件。同時(shí)，定性分析包含在附錄中。

結(jié)論

本文提出了一種新的視頻生成方法，名為FancyVideo，它通過(guò)跨幀文本指導(dǎo)優(yōu)化了常見(jiàn)的文本控制機(jī)制（如空間交叉注意力）。它通過(guò)精心設(shè)計(jì)的跨幀文本指導(dǎo)模塊（CTGM）改進(jìn)了交叉注意力，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)視頻生成的時(shí)間特定文本條件指導(dǎo)。綜合的定性和定量分析表明，該方法能夠生成更具動(dòng)態(tài)性和一致性的視頻。隨著幀數(shù)的增加，這一特點(diǎn)變得更加明顯。本文的方法在EvalCrafter基準(zhǔn)測(cè)試和人工評(píng)估中取得了最先進(jìn)的結(jié)果。

本文轉(zhuǎn)自 AI生成未來(lái) ，作者：Ao Ma等

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/V7dkkm-g_AEx7hkwddt08A??