浙大携手腾讯与华为开发的零样本个性化视频创作平台 —— VideoMaker

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VideoMaker指的是什么？

VideoMaker是由浙江大学、腾讯以及华为诺亚方舟实验室联手打造的一个创新项目，它是一个依托于视频扩散模型（VDM）的零样本定制化视频生成系统。与传统的技术相比，VideoMaker能够直接从参考图片中提取并融入主题特征来制作个性化内容，无需依赖其他额外模型即可一键完成创作过程。该框架利用VDM的强大功能实现细致入微的特征抽取，并通过空间自注意力机制注入这些特征，从而保证了视频生成时的主题一致性和多样性。在维持多样性的前提下，VideoMaker能够确保所生成的视频与参考图片中的主题高度匹配，极大地提升了个性化视频创作过程中的便捷度和灵活性。

VideoMaker的核心特性

精细化特性抽取VideoMaker能借助视频扩散模型（VDM）的核心功能，从给定的参考图像中捕捉出精细的主题特性。
特性植入利用VDM的空域自我注意机制，VideoMaker能够将抽取的核心特性融入每帧影像之中，在制作影片时维持其内容与参照图像的高度统一性。
制作视频素材VideoMaker不仅能确保生成的视频与参照图像的主题视觉效果相符，还能够维持视频的内容丰富度和生动感，防止出现单一乏味及雷同的情况。
不需要进一步的培训使用VideoMaker无需对VDM进行繁琐的重新训练或调节参数，仅仅通过简单的调整就能释放模型的潜力，从而达到定制化视频创作的目的。
高品质还原度由VideoMaker创建的视频能维持高度的真实感，确保其中的人物与物件均能精确地展示出它们的视觉及动作特性。

VideoMaker的工作机制

视频传播模型（VPM）VDM构成了VideoMaker的基石，它采用分阶段减少噪声的方法来掌握视频数据的分布规律，并据此创建视频。
特性抽取VideoMaker把参照图片直接送入VDM内，借助其预先学习到的信息来进行细致深入的特点捕捉，确保抓取的特点能够与其内在的知识框架紧密吻合。
空间自我关注机制VideoMaker通过对VDM内空间自我关注计算的调整来实施特性嵌入。此方法使模型能够在一个循环过程中，在创建每帧视频时实现主体特性和生成素材之间的相互作用，从而保证了主体特性的精确展现。
指导信息辨识损耗为使模型能在训练期间有效地区分参考数据与生成的材料，VideoMaker开发了一种特殊的损失函数，以此提升模型对参考信息的辨识及处理精度。
培训及推理解构于训练期间，VideoMaker经由调整VDM中的空间自我注意力层级及运动模块参数来有效地融入主题细节。进入推断环节后，则剔除那些关联参照数据的产出部分，以此保障所产生视频的质量免受噪音影响。

VideoMaker的工程链接

官方网站项目版块访问此链接以查看视频制作工具：https://wutao-cs.github.io/VideoMaker/
关于技术的arXiv论文在该链接中展示的文档提供了最新研究的内容，详细信息可通过访问此页面获得：https://arxiv.org/pdf/2412.19645。

VideoMaker的使用情境

电影与视频创作于电影及电视剧筹备阶段，利用VideoMaker能够创建具体的场景与动态效果，助力导演与制作团队进行视觉预演及策划工作。
数字艺人创建多种多样的视频材料以促进虚拟偶像与支持者之间的交流，并提升其知名度。
商品演示公司能够通过使用VideoMaker来演示其产品在各种场景中的应用情况，例如家具如何适应不同的室内设计风格，或是车辆于多种道路条件下展现的性能。
订制广告针对特定顾客群体制作定制化广告视频，以增强广告的魅力并提升市场推广成效。
教育录像老师能够创建引人入胜的教学录像，比如展现物理力学的基本概念、揭示化学反应的现象，并再现重要的历史时刻，从而增强学生的学习感受。
动漫与游戏策划游戏开发者能够利用角色的设计初稿与动作构思图纸迅速创建初始的角色动画片段，以此来检验动作的自然度及外观表现。