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1.文本/图片生成视频顾名思义就是输入一段文本描述/上传一张图片即可生成对应的视频。我们常见的Runway、Pika、NeverEnds、Pixverse、svd等都属于此类。比如runway的影视风格Pika的动漫风格NeverEnds的人像模特当然还有一些外延应用例如最近比较火的阿里的“全民舞王”底层基于Diffusion Model再结合了Controlnet等其他技术后文也会讲到。 2.视频到视频的生成通常分为风格迁移类型、视频内部的替换、局部重绘、视频AI高清化。如WonderStudio的人物CG替换
DomoAI的视频风格转换涉及技术包括视频序列帧生成和 Contorlnet 处理、视频风格迁移Lora、视频放大、面部修复等。
视频换脸常见的有Faceswap、DeepFacelab等。涉及技术包括人脸检测、特征提取、人脸转换、优化等。 3.数字人类以Heygen和D-iD为代表通过人脸检测Face detection、语音克隆TTS、口型同步Lip sync技术等组合实现。 4.视频编辑类型素材匹配可以根据你给定的主题或者需求通过搜索现有素材拼接成一个完成的视频。我们平时剪辑最常用的剪映就是其中的一种可以在线搜索素材匹配你的文本需求。 关键部分剪辑 将长视频转化为所需的短视频适用于访谈节目类。涉及技术可能包括使用OpenCV和TensorFlow来分析视频内容识别关键片段然后使用MoviePy来剪辑和组装这些片段形成短视频。 视频高清化通过超分算法、降噪算法、以及插帧等功能共同实现视频质量的提升。 生成式AI视频技术大家可以感受到上述AI视频的应用可谓是五花八门但底层的技术不外乎以下3种
GAN、Diffusion Model以及这两年在大模型领域大火的Transformer架构。
当然也包括变分自编码器Variational Autoencoder, VAE和Diffusion的前身DDPMDenoising Diffusion Probabilistic Model我们这里不详细展开主要用通俗的语言介绍前面3种。 1.生成式对抗网络 GANGenerative adversarial networks 顾名思义GAN包括一个生成器和一个判别器。生成器就像一个画家根据文字描述尽力画出真实般的图像而判别器就像一个鉴定师努力分辨哪些画是真实的哪些是生成器画的。两者不断竞争生成器变得越来越擅长画出逼真图像判别器变得越来越聪明分辨真伪最终实现较为逼真的图像生成。是不是很像小时候老师拿着戒尺在旁边指导你学习GAN也同时存在一些短板失真与扩散模型生成的图像相比GAN往往有更多的伪影和失真。训练稳定性GAN的训练过程涉及一个生成器和一个判别器的对抗过程这可能导致训练不稳定和难以调优。相比之下扩散模型的训练过程更加稳定因为它们不依赖于对抗训练。多样性相比于GAN扩散模型在生成图像时能够展现出更高的多样性这意味着它们能够产生更加丰富和多变的图像而不会过分依赖于训练数据集中的特定模式。大约在2020年左右扩散模型在学术界和工业界开始获得更多的关注尤其是当它们在图像生成的各个方面表现出色时。但这并不意味着GAN已经完全过时在风格迁移和超分方面也得到广泛的探索和应用。 2.扩散模型 Diffusion ModelDiffusion Models 的灵感来自 non-equilibrium thermodynamics 非平衡热力学。
理论首先定义扩散步骤的马尔可夫链以缓慢地将随机噪声添加到数据中然后学习逆向扩散过程以从噪声中构造所需的数据样本。通俗地解释扩散模型的工作方式有点像雕刻家从一块粗糙的石头或者在我们的例子中是一张模糊、无序的图像开始逐渐细化和调整直到形成一个精细的雕塑即清晰、有意义的图像。
目前我们熟知的Runway、Pika其实都是基于Diffusion模型的。但是其中细节又有所不同。对于这两个产品存在以下两种技术架构Pika - Per Frame在“Per Frame”架构中扩散模型针对视频中的每一帧单独处理就像它们是独立的图片一样。
这种方法的优势在于它可以保证每一帧的图像质量。然而无法有效地捕捉视频中的时间连贯性和动态变化因为每一帧都是独立处理的。因此会损失一定的精度我们看到Pika早期生成视频有点“糊”可能也与此有关。 Runway - Per Clip“Per Clip”架构则是将整个视频片段作为一个单一的实体来处理。在这种方法中扩散模型考虑了视频中帧与帧之间的时间关系和连贯性。其优势在于能够更好地捕捉和生成视频的时间动态包括运动和行为的连贯性。更完整地保留了训练视频数据的精度。
然而“Per Clip”方法可能需要更复杂的模型和更多的计算资源因为它需要处理整个视频片段中的时间依赖性。
对比Pika的Per Frame架构Per Clip更完整地保留了训练视频素材的信息成本较高的同时天花板也相对较高。 由于扩散模型本身就是计算密集型的所以在生成长视频时这种计算负担会急剧增加并且时间一致性也是对扩散模型一项不小的考验。而Transformer架构特别擅长处理长序列数据这对于生成长视频来说是一个重要优势它们能够更好地理解和维持视频内容在时间上的连贯性。 3.Transformer架构LLM架构在语言模型中Transformer通过分析大量文本来学习语言的规则和结构进而通过概率推演出后续文本。
当我们将这种架构应用于图像生成时相比于扩散模型是从混乱中创造出秩序和意义Transformer在图像生成中的应用类似于学习和模仿视觉世界的“语言”。例如它会学习颜色、形状和对象如何在视觉上组合和交互然后使用这些信息来生成新的图像。 Transformer架构有其独特优势包括明确的密度建模和更稳定的训练过程。它们能够利用帧与帧之间的关联生成连贯且自然的视频内容。
除此之外diffusion Model目前最大的模型也就 7 到 8 个 billion 参数规模但 transformer 模型最大可能已经达到 trillion 级完全两个量级。
然而自Transformer架构面临着计算资源、训练数据量和时间的挑战。相比于扩散模型需要更多的模型参数对计算资源和数据集的需求相对更高。
所以在早期算力以及数据量紧凑的时候Transformer架构生成视频/图像没有得到充分的探索和应用。
AI视频外延技术及应用“照片跳舞”——Animate anyone基于扩散模型Controlnet相关等技术技术概述网络从多帧噪声作为初始输入开始采用基于Stable Diffusion (SD)设计的去噪UNet结构。和我们熟悉的Animatediff类似再结合类似Controlnet的姿势控制和一致性优化等技术。
网络核心包括三个关键部分
1、ReferenceNet负责编码参考图像中角色的外观特征确保视觉一致性。
2、Pose Guider用于编码运动控制信号实现角色动作的精确控制
3、Temporal Layer它处理时间序列信息保证角色运动在连续帧之间的流畅性和自然性。
这三个组件的结合使网络能够生成在视觉上一致、动作上可控且时间上连贯的动画角色 “真人视频转化为动漫”——DomoAI基础模型也是基于Diffusion Model另外结合了风格迁移。
第一步ControlNet Passes Export用于提取控制通道作为制作初始原始动画帧的基础。
第二步是Animation Raw - LCM这是工作流的核心主要用于渲染主要的原始动画。
第三步是AnimateDiff Refiner - LCM用于进一步增强原始动画添加细节、放大和细化。
最后是AnimateDiff Face Fix - LCM专门用于改善经过细化工作流处理后仍不理想的面部图像。
“AI视频换脸”——Faceswap总体上换脸主要分为以下三个过程人脸检测-特征提取-人脸转换-后处理 AI视频换脸技术通常被称为“深度伪造”Deepfake基于深度学习特别是使用了类似GAN生成对抗网络或自编码器的模型。
因为该技术使用风险较大因此不在这里详细介绍。 AI视频技术展望“未来的大一统”——Transformer架构不仅能看得见而且能听得着Google近期发布了一个专注于视频生成的VideoPoet能够一站式生成视频、音频、支持更长的视频生成还对现有视频生成中比较普遍动作一致性提供了很好的解决方案尤其是大范围 motion 的连贯性。 VideoPoet和绝大多数视频领域使用模型不同没有走 diffusion 的路线而是沿着 transformer 架构开发将多个视频生成功能集成到单个 LLM 大语言模型 Transformer架构中证明了transformer除了有杰出的文本生成能力并且在视频生成上拥有极大潜力。
此外还能同时生成声音并且支持语言控制修改视频。VideoPoet的小熊打鼓含声音“diffusion 最大的模型也就 7 到 8 个 billion 参数规模但 transformer 模型最大可能已经达到 trillion 级。
在语言模型方面大公司花了 5 年时间、投入数百亿美元才把模型做到现在规模而且随着模型规模的增大大模型架构成本也成倍增长。
”谷歌科学家蒋路如是说。本质上说基于大语言模型Transformer架构的视频模型仍是一个语言模型因为训练和模型框架没有改变。
只是输入的“语言”扩展到了视觉等其他模态这些模态也可以离散化表示为符号。早期受到资源、算力、视频数据等多方面限制我们没有看到Transformer在视频生成的杰出效果。但是最近几年随着GPT带来的大语言模型的飞速发展以及资金支持。 未来“一站式”文本、图像、声音、视频的多模态大模型将备受瞩目。AI视频也即将迎来GPT时刻
值得注意的是Transformer虽然是目前最当红的构架具有高度可扩展和可并行的神经网络架构。但Transformer中完全注意力机制的记忆需求与输入序列的长度呈二次方关系。
在处理视频等高维信号时这种缩放会导致成本过高。因此研究者提出了窗口注意力潜在Transformer (W.A.L.T) :一种基于Transformer的潜在视频扩散模型 (LVDM) 方法。 欢迎你分享你的作品到我们的平台上www.shxcj.com 或者 www.2img.ai 让更多的人看到你的才华。
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