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Boximator

AI工具10個月前發布 AI工具集
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Boximator是一款由字節跳動研究團隊開發的先進視頻合成技術,旨在生成更加豐富且可控的,從而提升視頻合成的質量與靈活性。該技術采用了兩種類型的約束框(硬框與軟框),使得用戶能夠對視頻中的對象進行精準的定位、形狀調整及路徑控制。

Boximator是什么?

Boximator是一種創新的視頻合成技術,由字節跳動的研究團隊研發,旨在提升視頻合成的質量和可控性。通過引入硬框和軟框兩種約束機制,Boximator使用戶能夠對視頻中的對象進行細致的控制。

Boximator

Boximator的工作原理

Boximator的運作基于視頻擴散模型,通過引入新的控制機制來提高視頻合成的精細程度和靈活性。以下是Boximator的工作流程:

  1. 對象選擇與框定義
    • 用戶可以在視頻的起始幀或條件幀中使用硬框(Hard Box)來精確選擇和定位對象,這些框定義了對象的具體邊界。
    • 在需要較寬松控制的情況下,用戶可使用軟框(Soft Box)來定義對象的大致活動區域,允許對象在該區域內移動。
  2. 對象ID與框關聯
    • Boximator為每個對象分配一個唯一的對象ID,并以RGB顏色空間進行表示,使得每個框都有獨特的“顏色”。這樣,模型可以跨幀跟蹤和控制相同的對象。
  3. 視頻擴散模型集成
    • Boximator作為一個插件,與已有的視頻擴散模型(如PixelDance和ModelScope)相結合。在訓練期間,基礎模型的權重被凍結,以保留其預訓練的知識,僅訓練新增的控制模塊。
  4. 自跟蹤技術
    • 為簡化框與對象之間的關聯學習,Boximator引入了自跟蹤技術。模型在訓練階段生成與對象ID對應的彩色邊界框,確保每一幀中生成正確的框并與Boximator的約束相一致。
  5. 多階段訓練過程
    • Boximator的訓練分為三個階段。第一階段使用硬框約束,幫助模型建立對坐標和ID的基本理解。第二階段引入軟框,通過隨機擴展硬框增加訓練難度。第三階段繼續使用軟框,但不生成可見的邊界框,而是讓模型內部保留這種關聯。
  6. 推理階段
    • 在生成視頻的推理階段,Boximator在用戶定義的框之外的幀中插入軟框,這些軟框通過線性插值和放松處理生成,確保對象大致遵循預期軌跡,同時給予模型足夠的靈活性以引入變化。
  7. 控制與質量評估
    • 通過平均精度(AP)分數評估控制的準確性,比較生成視頻中的檢測到的邊界框與真實邊界框的一致性。
    • 視頻質量則通過Fréchet Video Distance(FVD)分數和CLIP相似性分數(CLIPSIM)進行衡量。

通過這些步驟,Boximator實現了對視頻合成中對象的精細控制,同時保持了視頻的高質量和真實感。

Boximator

Boximator的應用場景

  • 電影和電視制作:在電影和電視劇的后期制作中,Boximator可以用于生成或修改場景,例如添加或刪除角色、調整動作場景或創造復雜的特效,從而省去昂貴的現場拍攝成本。
  • 游戲開發:游戲開發者可以利用Boximator創建動態的游戲場景和角色動畫,尤其是在需要高度定制化或快速迭代內容時,這將顯著節省開發時間與成本。
  • 虛擬現實與增強現實內容創作:在VR和AR領域,Boximator可以用來生成逼真的虛擬環境和交互式對象,為用戶提供沉浸式體驗。

常見問題

Q1: Boximator主要適用于哪些領域?
A1: Boximator廣泛應用于電影、電視制作、游戲開發以及虛擬現實和增強現實內容創作等多個領域。

Q2: Boximator如何保證視頻合成的質量?
A2: Boximator通過引入控制與質量評估機制,確保生成視頻的真實感和高質量。

Q3: Boximator是否容易上手?
A3: Boximator設計了友好的用戶界面,用戶可通過簡單的框定義和設置進行視頻合成,降低了使用門檻。

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