LeviTor是一項前沿的圖像到視頻合成技術,由學、螞蟻集團和浙江大學等機構共同開發。該技術通過結合深度信息和K-means聚類點,智能控制視頻中三維物體的軌跡,無需進行顯式的三維軌跡跟蹤。LeviTor經過高質量視頻對象分割數據集的訓練,能夠有效捕捉復雜場景下的物體和相互作用,簡化用戶的三維軌跡輸入流程,使視頻生成技術更加先進且易于使用。
LeviTor是什么
LeviTor是一項創新的圖像到視頻合成技術,旨在簡化視頻制作過程。通過結合深度信息和K-means聚類,LeviTor能夠在生成視頻時精確控制三維物體的軌跡,而不需要顯式的三維跟蹤。這項技術利用高質量視頻對象分割數據集進行訓練,能夠有效捕捉物體在復雜場景中的與交互。LeviTor的設計使用戶能夠輕松輸入三維軌跡,降低了技術使用門檻,拓寬了創意應用的范圍,適合更廣泛的用戶群體。
LeviTor的主要功能
- 精準控制物體:在將靜態圖像轉化為視頻時,能夠精準操控物體的軌跡。
- 擴展創意應用:通過三維軌跡控制,豐富視頻合成的創意應用場景。
- 簡化用戶輸入:用戶只需在二維圖像上簡單繪制和調整深度,便可輕松輸入三維軌跡。
- 自動提取深度信息和物體掩碼:系統自動從圖像中提取深度信息和物體掩碼,減少了用戶的操作步驟。
- 交互式軌跡繪制:用戶可以通過交互方式繪制物體軌跡,系統將其轉換為三維路徑。
LeviTor的技術原理
- K-means聚類:通過對視頻對象掩碼的像素進行K-means聚類,生成一組具有代表性的控制點。
- 深度信息融合:深度估計網絡DepthAnythingV2預測相對深度圖,并在每個控制點采樣深度,為控制點增加深度信息。
- 控制信號構建:將二維坐標與估計的深度值結合,構建控制軌跡,這些軌跡作為視頻擴散模型的控制信號。
- 視頻擴散模型:將控制信號輸入視頻擴散模型,生成與三維軌跡對齊的視頻內容。
- 用戶友好的推理流程:設計直觀的交互系統,用戶通過點擊和調整深度值輸入三維軌跡。
LeviTor的項目地址
- 項目官網:ppetrichor.github.io/levitor
- GitHub倉庫:https://github.com/qiuyu96/LeviTor
- HuggingFace模型庫:https://huggingface.co/hlwang06/LeviTor
- arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2412.15214
LeviTor的應用場景
- 電影特效制作:生成逼真的特效場景,降低現場拍攝的成本,提高制作效率。
- 游戲動畫生成:在游戲開發中創造動態的背景和角色動畫,增強游戲的沉浸感。
- 虛擬現實體驗:在虛擬現實應用中合成真實感強烈的虛擬環境,提供更真實的沉浸式體驗。
- 增強現實展示:在增強現實領域實現虛擬信息與現實世界的無縫融合,適用于教育、導航等場景。
- 廣告視頻制作:制作動感十足的廣告視頻,吸引觀眾注意力,提升品牌形象及產品吸引力。
常見問題
如需了解LeviTor的更多信息,歡迎訪問我們的官網或GitHub倉庫,獲取最新的技術支持和更新。我們期待您的反饋與建議!
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