动静之间 – 深度思维开发的AI视频创作平台

Still-Moving指的是什么

Still-Moving是由DeepMind开发的一款AI视频生成系统，它允许用户在不依赖特定视频资料的情况下创建文本到视频（T2V）模型。该框架通过训练一个轻量级的空间适配器，在静止图像上调整T2I模型的特性，使其与T2V模型的动作特征保持一致。这种策略既保存了T2I模型的独特风格和个性化元素，又融合了来自T2V模型的动力表现力，从而为视频内容定制提供了一种高效且不需要额外数据的方法。

Still-Moving的核心特性

• 个性化视频创作允许使用者把定制的文本转图像(T2I)模型参数调整以兼容于文本转视频(T2V)模型之中。
• 不必专门制作视频资料该结构可以在缺乏具体视频资料的情形下完成训练过程，从而降低了对数据采集与处理的依赖。
• 简约型空间调整工具通过对适配器进行训练以调节T2I模型的特点，使之契合T2V模型的动作属性。
• 运动兼容组件于训练过程中采用，辅助模型掌握在静态图片上仿制动态效果的技巧。
• 在进行测试的时候，需要去掉运动适应模块。在实际运用里，仅保存空间适配器部分，以便复原T2V模型原有的动作特点。

尚动的技术机制

• 个性化T2I模型配置用户掌握了一个经过个性化调整的文本转图像(T2I)模型，该模型已在静止图片数据集上进行过训练，以匹配某种独特的样式或主题。
• 适应空间的训练调整在适应T2I模型的自定义权重以适用于视频创作的过程中，Still-Moving开发了简约型空间适配器。该适配器的作用是对由T2I层生成的特征进行微调，保证这些特征能够契合视频制作中的动态属性要求。
• 适合运动的配件组件该功能应用于训练过程，旨在使模型能够通过分析由特定T2I系统创造的静帧组成的视频来掌握动态特征。此组件的作用是让模型学会如何向静态画面添加动感元素。
• 针对静止影像的培训该适配器经过培训，用于处理由专门设计的T2I模型创建的静态视频图像序列。这种培训方式使模型能够在缺乏真实动态信息的前提下掌握模仿运动的能力。
• 在进行测试的过程中拆卸适配器于测试环节中，去除了运动适配器组件，并仅维持已培训过空间适配器的存在。此时，T2V架构能够复原自身的动态基础特性，同时也遵照个性化设定的T2I框架所定义的空间准则。
• 预先积累的知识的融合采用此方法后，Still-Moving成功实现了将针对图像到文本（T2I）模型中的个性化及风格设定与处理从文本到视频（T2V）模型中的动态特性完美融合的目标，从而创造出既满足用户特定要求又展现自然运动属性的影片。

Still-Moving项目的网址

• 预印本库科技文章在该链接中所指向的文档是位于arXiv数据库的一篇学术论文，其独特标识为2407.08674。这篇论文包含了作者对某一科研领域的深入研究与分析结果。欲查看详细内容，需访问arXiv.org并搜索相应编号的文章。