VideoJAM – Meta 推出增強視頻生成模型連貫性的框架

VideoJAM是什么

VideoJAM是Meta公司發布的一種框架，旨在增強視頻生成模型的連貫性。通過引合外觀與的表示方式，VideoJAM使得模型在訓練階段能夠同時學習視頻的像素和信息。在推理階段，模型利用自身的預測作為動態引導信號，從而生成更加流暢的效果。該框架通過在訓練目標中加入預測，并在推理時采用Inner-Guidance機制，顯著提升了視頻生成的連貫性，同時保持了優秀的視覺質量。VideoJAM的通用性使其可以應用于各種視頻生成模型，無需修改訓練數據或擴大模型規模，在多個基準測試中超越了現有的先進模型，為視頻生成技術的未來發展開辟了新思路。

VideoJAM的主要功能

• 增強連貫性：通過聯合學習外觀和，VideoJAM能夠生成更加自然、流暢的，減少生成視頻中的變形和物理錯誤。
• 提升視覺質量：在改善連貫性的同時，優化生成視頻的整體視覺效果，使視頻更具真實感。
• 廣泛適用性：VideoJAM可以輕松應用于任何視頻生成模型，無需對訓練數據或模型結構進行調整，具備良好的適用性。
• 動態引導機制：在生成階段，VideoJAM采用模型自身的預測作為動態引導信號，確保生成視頻的表現更加合理和連貫。

VideoJAM的技術原理

• 聯合外觀-表示：
  • 訓練階段：在訓練過程中，VideoJAM不僅預測視頻的像素（外觀），還同時預測信息（如光流）。為此，在模型的輸入端增加了一個線性層，將視頻與信息結合成一個聯合表示；在輸出端又增加了一個線性層，從聯合表示中提取預測。目標函數也相應調整，以同時優化外觀和的表現。
  • 表示：VideoJAM采用光流作為表示，并將其轉換為RGB視頻，以便模型處理信息。
• 動態引導機制（Inner-Guidance）：在視頻生成過程中，VideoJAM利用模型不斷變化的預測作為動態引導信號。通過調整采樣分布，引導生成過程朝著連貫的方向發展。這一機制確保生成的視頻在上顯得更加自然和合理。
• 通用性與適配性：VideoJAM的設計非常靈活，僅需在現有視頻生成模型中增加兩個線性層，并對目標函數進行少量調整，便可輕松應用于多種視頻生成模型，無需額外的訓練數據或模型規模擴展。

VideoJAM的項目地址

• 項目官網：https://hila-chefer.github.io/videojam
• 技術論文：https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/VideoJAM_arxiv.pdf

VideoJAM的應用場景

• 娛樂與影視制作：用于生成創意視頻、動畫和特效，提高制作效率和視覺效果，尤其適合廣告、科幻和動作類型的視頻。
• 游戲開發：可用于生成游戲中的角色動作和特效動畫，優化游戲性能，支持快速原型設計及開發階段的測試。
• 教育與培訓：在軍事、航空、醫療等領域生成模擬訓練視頻，幫助學員熟悉操作流程；也可用于在線教育，制作生動的教學內容。
• 廣告與營銷：制作吸引人的廣告視頻和產品演示，適用于社交媒體、電視廣告等，有助于提升品牌影響力和產品展示效果。
• 社交媒體與內容創作：幫助用戶迅速生成有趣的高質量視頻內容，滿足創作者多樣化的需求，增強社交媒體的互動性。