Meta 发布 VideoJAM 框架 —— 提升视频生成中的动作流畅性

VideoJAM指的是什么

Meta发布的VideoJAM框架旨在提高视频生成过程中动作的连贯性。该框架通过结合外观和运动表示的方式进行设计，使得在培训阶段能够同时捕捉并预测像素值与动态信息，并利用这些自我学习到的动作预报作为推断时的动力指引信号来创建更加流畅的动画效果。借助加入对移动轨迹的学习目标及运用内部引导机制，在提升生成视频动作一致性的同时维持了图像的质量。VideoJAM框架具备高度适应性，适用于各种视频生成功能而无需调整原始训练资料或增加模型复杂度，并在多项测试标准上优于当前最先进的技术方案，为推进视频内容创造领域的创新提供了新的方向。

VideoJAM的核心特性

• 增强动作流畅度通过结合学习视觉特征与动作模式，以创造更加自然流畅的动作，并在视频制作过程中降低形变及物理不准确的问题。
• 提升视觉效果在增强动作流畅性的过程中，改进生成的视频整体视觉效果，使视频显得更加逼真。
• 普遍适用性VideoJAM适用于各种视频生成模型，并且不需要调整训练数据或改变模型的大小，展现了其高度的通用性。
• 动态导向机制于推演过程中，采用模型自我产生的动作预报充当动态指导信息，以保障所创造的视频在动作表现上的合理性与流畅性。

VideoJAM的工作机制

• 组合式动态展示外观请提供需要伪原创改写的具体内容，目前的信息不足以完成请求。
  • 在培训期间在进行训练的过程中，VideoJAM不仅对视频的画面（视觉效果）进行预测，还涵盖了对其动态特性的预判（比如光流）。为此，在其模型架构的输入部分新增了一个线性层来融合视频内容与动态信息形成统一表达；而在输出端，则通过另一个线性层从这种综合表示中分离出运动的预测结果。此外，该目标函数经过调整以确保视觉效果和运动特性的预测都能得到优化。
  • 体育活动表现VideoJAM采用光流来描绘运动，并将其转化为RGB视频格式，确保模型可以有效地解析这些动态数据。
• 内部指引系统（Intra-Directing Mechanism）当创建视频内容时，VideoJAM采用其内部持续进化中的动作预测功能作为动力导向指标。通过调整样本分配方式，它指导整个制作流程趋向于展现流畅的动作序列。这一策略保证了最终输出的视频作品，在动作表现方面更为合乎逻辑且自然逼真。
• 广泛适用性和良好兼容性VideoJAM 的设计极为灵活，仅需向现有的视频生成架构中嵌入两个线性层并做少许的目标函数调整。该方案无需增加新的训练资料或扩大模型尺寸，能够便捷地集成到多种不同的视频生成框架之中。

VideoJAM项目的仓库位置

• 官方网站项目：访问此链接以查看视频创意集合 – https://hila-chefer.github.io/videojam
• 学术文章：在该链接中可以访问到一篇名为《VideoJAM》的学术论文PDF文件，网址为 https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/VideoJAM_arxiv.pdf 。

VideoJAM的使用情境

• 休闲与电影创作创作独特的视频内容、动态图像及特殊效果，旨在增强生产效能与视觉体验，适合应用于广告宣传、科幻题材或动感影片等领域。
• 视频游戏制作在游戏中创作角色的动作与视觉效果动画，提升游戏运行效率，并且支持在开发及测试期间迅速构建原型。
• 教育培训于军事演习、航空航天及医疗卫生等行业中创建仿真培训影片，以助学习者熟练掌握操作程序；同时适用于网络教学环境，打造形象的教学短片。
• 推广与市场宣传创作引人注目的广告与产品介绍影片，适用于社交平台及电视台等多种媒介，以增强品牌的市场吸引力并优化产品的视觉呈现效果。
• 社交平台及创意制作助力用户高效创作多样化的优质视频内容，以迎合创作者的不同需求，并增强社交平台上的交互体验。