StreamingT2V – PicsArt推出的可生成长达2分钟视频的模型

AI工具1个月前更新 niko
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介绍StreamingT2V模型

PicsArt AI研究团队精心打造了一款革新性的文本到视频生成模型——StreamingT2V,该模型针对现有技术在处理长视频生成时遇到的诸多挑战,如视频质量下滑、场景切换不连贯以及视频卡顿等问题,提出了创新性的解决方案。StreamingT2V模型通过结合条件注意模块(CAM)、外观保持模块(APM)以及随机混合技术,成功实现了平滑且连贯的长视频生成,视频长度可达1200帧或更长,同时确保视频内容与文本描述高度一致。

StreamingT2V模型

官方网站及资源

StreamingT2V的关键特性

  • 长视频创作:支持根据文本描述生成长视频,帧数可达80, 240, 600, 1200帧或更多,远超传统模型的生成能力。
  • 帧间流畅性:生成的视频帧之间具有连贯的过渡,有效避免了长视频生成中的常见问题。
  • 图像质量保障:注重每一帧图像的质量,即使视频较长,也能保证每一帧的清晰度。
  • 文本与视频同步:确保生成的视频内容与用户的文本描述紧密对应。
  • 视频质量提升:采用随机混合技术,在保持时间连贯性的同时提升视频的分辨率和视觉效果。

StreamingT2V的工作流程详解

StreamingT2V的工作流程主要包括以下几个关键阶段:

StreamingT2V工作流程
  1. 初始化阶段:使用预训练的文本到视频模型(如Modelscope)合成一个初始的短视频块,通常是16帧。
  2. 长视频生成阶段:模型进入自回归长视频生成过程,运用CAM和APM模块生成视频的后续帧。CAM通过注意力机制关注前一个视频块的特征,实现块间平滑过渡;APM则从初始视频中提取关键视觉特征,确保视频中场景和对象的一致性。
  3. 视频细化阶段:生成一定长度的视频后,模型会使用高分辨率的文本到视频模型(如MS-Vid2Vid-XL)进行自回归增强。通过随机混合技术对24帧视频块进行增强,提高视频的整体质量和分辨率。

StreamingT2V模型以其创新的技术,为文本到视频的长内容生成开辟了新道路,展现了AI在视频内容创作领域的强大潜力。

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