港大携手阿里达摩院等单位开发的零样本视频物体嵌入系统 — VideoAnydoor

VideoAnydoor指的是什么？

由香港大学、阿里巴巴集团达摩院、湖畔实验室及华中科技大学共同开发的VideoAnydoor是一款零样本视频对象嵌入系统，该技术能够实现将特定物体以高度真实的视觉效果和精准的动作控制融入到各类视频场景之中。此框架采用了文本转视频的扩散模型作为基础，并通过身份提取器注入整体的身份信息，再借助边界序列引导整个动态过程。其核心在于像素变形模块：VideoAnydoor利用带有关键点的数据图像与轨迹路径为输入参数，依据这些轨迹对像素细节进行调整和优化，并同扩散U-Net整合以保持高质量的视觉效果及支持精细的动作控制。此外，该系统还结合了视频数据和静态图像训练方法，并通过增强重建损失函数来提高嵌入物体的整体质量。

VideoAnydoor的核心特性

• 高质量视频物件嵌入把选定的对象以极高的清晰度嵌入至目标影片内，确保其细微视觉特征得以完整保存。
• 精准动作调控允许用户通过调整框序列或路径点来精准操控插入元素的动作，确保其能无缝融入视频背景中。
• 跨区段修改可在视频的不同部分同步执行多种编辑任务，例如添加若干元素或针对各个片段实施独特的修改工作。
• 广泛的应用兼容性支持全面兼容各类后续应用程序，涵盖视频虚拟试装、面部替换及多个区域的编辑功能，并且不需要为个别任务做额外调整。

VideoAnydoor的工作机制

• 依据文本生成视频的扩散技术以文本转视频的扩散模型为核心，通过结合随机噪音、物体遮罩及覆盖在视频上的元素作为输入数据，创建出符合文字说明要求的视觉片段。
• 身份标识抽取器通过分析不含背景的信息图，获取浓缩并独特的标识符，并将其融入扩散模型内以维持物体的整体识别特征，从而保障所嵌入的对象在整个视频过程中保持身份的一致性。
• 像素变换器组件采用包含特定标志点的参照图片及该标志点的时间序列路径为数据源，依据这些路径调整图像中的像素以精准操控物体的动作。通过结合形态变化特性与改进型扩散U-Net结构，增强了细节保持性能。
• 提升训练方案的效率采用融合视频与静止图片的训练方法，通过强化权重重构损失来提升嵌入效果的质量，并利用高清晰度静态图像扩展数据集以替代稀有的高品质动态影像资料进行模型训练。

VideoAnydoor项目的仓库位置

• 官方网站项目：该链接为videoanydoor的GitHub页面入口
• 关于arXiv的技术文章该论文可以在如下链接中找到：https://arxiv.org/pdf/2501.01427，其中探讨了相关的研究内容。

VideoAnydoor的使用情境

• 电影与电视视觉效果创作于科幻影视作品里，通过把虚构的异星球生命形态及先进的技术装置融入实际摄制的画面，并使其无缝衔接现实背景，大大提升了电影画面的表现张力以及观者的代入体验。
• 体验在线虚拟换装宣传针对新款运动鞋的设计宣传广告时，在多种体育情境中融入模特的数字图像表现形式，包括篮球馆与足球场地等等。通过这种方式来突出该款鞋子在各种活动条件下的穿着感受及功能性优势，以此激发广大健身爱好者的兴趣，并促使他们进行购买。
• 在线游览感受针对受欢迎的海岛度假胜地创建模拟旅行影片，该影片能够把访客的数字化身影融入进岛屿沙滩及水下探险等各种情境里。通过这种方式，在家中的观众也能体验到海岛迷人的景观与放松的情调，并且可能因此燃起实地游览的兴趣。
• 教育培训
• 仿真试验及教育应用于化学实验教育之中，通过在授课视频里嵌入模拟的化学变化流程，使得学子们能够更加形象化地掌握化学法则与实验征象，从而增强学习成效。
• 社交平台及创意制作
• 定制化视频制作当用户于社交平台上传并展示个人的旅游见闻之际，他们常将自己的照片或是短视频嵌入至全球知名地点的相关影片之中，以此方式打造独具风格的游记短片，并且显著提升了内容的参与度与娱乐价值。