2024-03-26
分类：人工智能
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自 VideoCrafter1 发布以来已近一年，1月17日腾讯AI实验室发布了视频生成模型VideoCrafter2，带来了更高质量的生成效果、改进的视觉品质、流畅的动态效果以及更佳的概念构图。今天一起来了解一下！**# 关于VideoCrafter2**
***01*** **模型介绍** 作为一款高质量视频生成模型，VideoCrafter2它能够从简单的文本描述中变出栩栩如生的视频画面。想象一下，你只需要动动手指，输入几个字，VideoCrafter2就会像哈利·波特挥舞魔杖一样，让你的文字瞬间变成电影级别的视觉盛宴。 ***02*** **工作原理**VideoCrafter2的工作原理基于深度学习和扩散模型(Diffusion Models)的原理，通过以下几个关键步骤来实现从文本到视频的生成:
***数据解耦：*** VideoCrafter2将视频内容的生成分解为两个主要部分:运动(motion)和外观(appearance)。运动部分负责视频中物体的移动和动画效果，而外观部分则关注图像的清晰度、颜色和细节。***运动学习：*** 使用低质量的视频数据集(如WebVid-10M)来训练模型的运动部分。这些视频虽然质量不高，但能够提供足够的运动信息，确保生成的视频在运动上是连贯的。  ***外观学习：*** 使用高质量的图像数据集(如JDB，即Journey Database，由Midjourney 生成的图像)来训练模型的外观部分。这些图像具有高分辨率和复杂的概念组合，有助于提升生成视频的视觉质量。
***模型训练：*** 首先，使用低质量视频和高分辨率图像联合训练一个基础的视频模型。这个模型包含了空间(外观)和时间(运动)两个模块。然后，通过微调空间模块，使用高质量的图像来进一步提升视频的视觉效果。  ***概念组合能力提升：*** 为了增强模型在概念组合方面的能力，VideoCrafter2使用合成的图像数据集，这些图像包含了复杂的概念组合，帮助模型学习如何将不同的元素和场景融合在一起。
***生成过程：*** 在训练完成后，VideoCrafter2可以根据文本提示生成视频。它首先从文本中提取关键信息，然后结合运动和外观的知识，逐步生成每一帧图像，最终拼接成完整的视频序列。***评估和优化：*** 通过定量和定性评估，如使用EvalCrafter基准测试，来评估生成视频的质量，并根据评估结果进行模型的进一步优化。 
**# 如何使用？**
1.访问VideoCrafter2的官方地址：https://ailab-cvc.github.io/videocrafter2/，然后在User Input 处输入简短的文本；
2.点击Expand Prompt按钮生成更加丰富的提示描述；
3.然后点击Generate Videos，将分别根据原始用户输入和丰富后的提示生成两个视频；
4.生成高清视频需要2-3分钟。
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