腾讯发布的高性能视频制作模型 – VideoCrafter2

VideoCrafter2 的定义是什么？

腾讯AI实验室开发了名为VideoCrafter2的视频生成模型，其目标是解决获取优质视频数据时遇到的问题，并训练出能够产出高清晰度影像的系统。该技术的核心策略在于将视频制作过程拆解为两个关键方面：运动与外观表现。借助这一方法，即便缺乏高质量原始素材，VideoCrafter2也能依靠低分辨率视频维持动作连贯性，并通过高清图像来提升最终输出影片的画面精细程度及视觉概念组合的多样性。

项目展示页面：https://ailab-cvc.github.io/videocrafter2/

研究报告链接：https://arxiv.org/abs/2401.09047

代码仓库地址：https://github.com/AILab-CVC/VideoCrafter

演示链接如下：https://huggingface.co/spaces/VideoCrafter/VideoCrafter2 – 来自Hugging Face平台

VideoCrafter2 的主要特点与功能

• 从文字转变为影像的内容创作用户提供一段描绘性文字后，VideoCrafter2 能够依据这些内容制作出对应的视频。
• 高品质影像创作VideoCrafter2 可以制作出拥有高清画质及优良视觉体验的影片，并且擅长打造细节饱满、动作流畅的影像内容。
• 视觉美感VideoCrafter2 通过对运动数据与视觉风格进行独立处理，在确保视频动作流畅性的前提下，显著增强了画面的质量特征，比如分辨率、颜色丰富度及总的观感体验。
• 理念融合VideoCrafter2 具备理解与整合复杂理念的能力，并能创建融合多种真实或虚构成分及情境的视频内容。
• 样式与创造性VideoCrafter2 能够模仿多种艺术流派，比如赛博朋克和新波普主义，这极大地丰富了视频制作的创意思维。

VideoCrafter2 的操作机制

VideoCrafter2 利用深度学习与扩散模型的技术机制，依照几个核心流程实现了由文字转化为视频的内容创作：

1. 数据分离VideoCrafter2 把视频内容的创造分为两大核心环节：动态与视觉表现。其中，动态模块处理的是影片内对象的动作及动画呈现；视觉表现模块则专注于画面的质量、色彩以及精细程度。
2. 体育锻炼学习利用品质较低的视频资料集合（例如WebVid-10M）对模型的动作组件进行培训。尽管这类视频清晰度有限，它们却能供应丰富的动态细节，保证所创建视频中的动作流畅一致。
3. 外貌研究利用高品质图像集合（比如JDB——Midjourney创建图片库），可以优化模型的视觉表现效果。这类图像因其高清特性和丰富多样的主题构想，能够显著增强所产生视频的画面质感。
4. 训练模型第一步是利用低品质的视频片段与高清图片共同训练出一个基本的视频处理模型。该模型设计有两个核心部分：负责捕捉静态画面特征的空间组件和关注动态变化的时间组件。接下来，通过对空间组件进行精细调整，并引入高清晰度图像作为参考，以期进一步优化视频的整体视觉质量。
5. 增强概念整合技能为提升模型处理复杂概念结合的能力，VideoCrafter2 利用含有多种复合概念图示的合成图像数据库进行训练，以此教导模型掌握不同要素与背景间的有效整合技巧。
6. 制作流程完成训练之后，VideoCrafter2 能依据文字指示来创建视频内容。该过程始于解析文字中的核心要素，并融合动态与视觉特性知识，在此基础上逐个构建图像帧，最后整合为连贯的视频流。
7. 评价与改进利用定量与定性的分析方法，例如借助 EvalCrafter 等基准工具，对生成的视频质量进行评测，并依据评测反馈继续改进模型性能。

VideoCrafter2 的使用方法介绍

1. 前往VideoCrafter2的官方网站或是其Hugging Face页面，在用户输入区域录入一段简洁的文字。
2. 按下 Expand Prompt 键以创建更为详尽的提示说明。
3. 接着选择生成视频选项，系统会依据最初的用户输入及增强后的提示信息各自创建一个视频。
4. 制作清晰的视频大约耗时2到3分钟。