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浙大聯(lián)合騰訊和華為提出了一種新的定制化視頻生成框架——VideoMaker，利用VDM的內(nèi)在能力，實現(xiàn)高質(zhì)量的zero-shot定制化視頻生成。該方法通過直接輸入?yún)⒖紙D像到VDM中，利用其固有的特征提取和注入機制，克服了以往方法在特征一致性和多樣性方面的不足。通過對人類和物體視頻生成的實驗驗證了該框架的有效性。

unsetunset相關(guān)鏈接unsetunset

• 論文：http://arxiv.org/abs/2412.19645v2
• 主頁：https://wutao-cs.github.io/VideoMaker/

unsetunset論文介紹unsetunset

零樣本定制視頻生成因其巨大的應用潛力而備受關(guān)注。現(xiàn)有方法依賴于附加模型來提取和注入?yún)⒖贾黧w特征，認為單靠視頻擴散模型 (VDM) 不足以生成零樣本定制視頻。然而，由于特征提取和注入技術(shù)不夠完善，這些方法往往難以保持一致的主體外觀。論文揭示了 VDM 本身具有提取和注入主體特征的能力。與以前的啟發(fā)式方法不同，論文引入了一個新框架，利用 VDM 的固有能力來實現(xiàn)高質(zhì)量的零樣本定制視頻生成。

具體而言，對于特征提取直接將參考圖像輸入 VDM 并使用其固有的特征提取過程，這不僅提供了細粒度的特征，而且與 VDM 的預訓練知識顯著一致。對于特征注入通過 VDM 中的空間自注意力設計了一種創(chuàng)新的主體特征與生成內(nèi)容之間的雙向交互，確保 VDM 具有更好的主體保真度，同時保持生成視頻的多樣性。對定制人物和物體視頻生成的實驗驗證了該框架的有效性。

unsetunset方法unsetunset

VideoMaker 的整體流程。 將參考圖像直接輸入到 VDM 中，并使用 VDM 的模塊進行細粒度的特征提取。論文修改了空間自注意力的計算以實現(xiàn)特征注入。此外，為了區(qū)分參考特征和生成內(nèi)容，論文設計了指導信息識別損失來優(yōu)化訓練策略。該方法基于AnimateDiff實現(xiàn)了高保真零鏡頭定制人物和物體視頻生成。

VideoMaker的兩個關(guān)鍵步驟：

• 特征提取：直接將無噪聲的參考圖像輸入VDM，視作時間步t=0的特殊情況，VDM能夠有效提取出細粒度的主觀特征。使用VDM的Resblock結(jié)構(gòu)作為特征提取器，提取與參考圖像對應的特征，確保提取的特征與VDM的知識高度一致。
• 特征注入：通過VDM的空間自注意力機制，將提取的主觀特征與生成內(nèi)容進行交互，確保生成視頻中主觀對象的外觀一致性。設計了一種創(chuàng)新的訓練策略，利用引導信息識別損失，引導模型有效區(qū)分參考信息和生成內(nèi)容，從而提高生成質(zhì)量。

unsetunset結(jié)果unsetunset

定制名人視頻生成結(jié)果

名人定制人體視頻生成的定性比較。我們選擇 AnimateDiff SD1.5 版本作為基礎視頻傳播模型。由于 PhotoMaker 僅對 SDXL 進行了預訓練權(quán)重，因此我們使用分辨率為 512×512 的 AnimateDiff SDXL 生成的結(jié)果進行比較。

定制非名人視頻生成結(jié)果

對非名人定制人體視頻生成的定性比較。我們選擇 AnimateDiff SD1.5 版本作為我們的基礎視頻傳播模型。由于 PhotoMaker 僅對 SDXL 進行了預訓練權(quán)重，因此我們使用分辨率為 512×512 的 AnimateDiff SDXL 生成的結(jié)果進行比較。

定制對象視頻生成。

定制對象視頻生成的定性比較