Adobe发布ActAnywhere,AI视频背景生成模型。

AI工具7个月前更新 niko
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什么是ActAnywhere

由斯坦福大学和Adobe Research联合开发的ActAnywhere,是一项创新的视频生成技术,专注于解决视频背景生成的挑战。该技术特别适用于需要将前景对象(如人物)与新背景融合的应用场景,如电影制作和视觉效果(VFX)领域,能够显著提升视频背景制作的过程,节省人工合成的时间和资源。

ActAnywhere的官方网站提供了项目的详细信息:ActAnywhere官方主页。此外,相关的技术细节可以在发表的论文中找到:Arxiv论文

ActAnywhere的技术亮点

ActAnywhere具有以下突出特性:

  1. 自然融合:能够根据前景主体的动作和外观自动生成匹配的背景,使前景与背景的交互显得更加自然无缝。
  2. 定制背景生成:用户可以通过提供一个条件帧,即一张描述所需背景的图像,来引导背景的生成,包括特定建筑、自然景观或室内环境。
  3. 时间序列一致性:利用时间自注意力机制保证视频在时间上的连续性,无论是相机移动、光照变化还是阴影效果。
  4. 自监督学习:在未标记的大规模数据集上进行自监督训练,无需人工标注即可学习生成背景视频的技能。
  5. 零样本学习:对未见过的新数据(如非人类主体)进行生成,显示出模型强大的泛化能力。

ActAnywhere的工作流程

ActAnywhere生成逼真且连贯视频背景的流程如下:

  1. 数据准备:通过前景分割技术(如Mask R-CNN)提取前景对象序列和掩膜,并引入描述所需背景的图像(条件帧)。
  2. 特征编码:使用预训练的变分自编码器(VAE)将前景对象序列编码为潜在特征,并与掩膜序列对齐。
  3. 扩散过程:训练阶段通过VAE对视频帧进行编码并添加高斯噪声,测试时通过逆向扩散逐步去噪生成视频帧。
  4. 时间注意力机制:在U-Net的去噪过程中使用运动模块和时间自注意力块,以确保时间一致性,并通过CLIP编码器确保背景与条件帧的一致性。
  5. 训练目标:通过简化的扩散目标,即预测添加的噪声,来训练模型。
  6. 数据增强:应用随机裁剪和腐蚀操作来增强数据。
  7. 模型训练:在大规模视频数据集上训练,使用AdamW优化器,并微调U-Net。
  8. 生成过程:将前景对象序列和条件帧输入模型,生成与前景运动相协调的视频背景。

ActAnywhere的潜在应用

ActAnywhere的应用范围广泛,包括但不限于:

  • 视频背景替换:提供电影、广告、VR和AR等场景下的背景替换解决方案。
  • 视觉效果增强:在VFX制作中生成动态天气和光影变化等效果。
  • 创意内容制作:为艺术家和内容创作者提供实现创新想法的工具。
  • 教育和培训:建立模拟场景,用于教育理解和安全培训。
  • 游戏和娱乐:为游戏提供动态背景,丰富用户体验,也可用于制作电影预告片、音乐视频等娱乐产品。

ActAnywhere的先进技术为视频制作和创意产业带来了新的可能性,其应用前景十分广阔。

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