无需训练的文本生成视频编辑框架
FateZero是第一个无需训练即可基于文本进行视频编辑的框架,该框架利用预训练扩散模型实现了一致且强大的编辑能力。通过中间注意力图保留结构与运动信息,并结合自注意力和时空注意力机制,确保视频帧的一致性。FateZero展示了从文本到视频的零噪点样式编辑和局部属性编辑的优越性能。
FateZero 是一个创新的零样本文本驱动的视频编辑框架,它利用预训练的扩散模型来进行编辑,不需要额外的训练。该项目由 Chenyang Qi、Xiaodong Cun、Yong Zhang、Chenyang Lei、Xintao Wang、Ying Shan 和 Qifeng Chen 等学者共同完成,并在 ICCV23 上进行了口头交流。
扩散式生成模型在基于文本的图像生成中非常成功,但由于生成过程中存在高度的随机性,在实际的视频内容编辑中应用起来仍然具有一定挑战,特别是在视频领域。为了解决这一问题,FateZero 提供了一种在真实视频上进行零样本文本编辑的方法,无需针对每个提示进行特定的训练或使用特定的遮罩。
FateZero 使用了一些关键技术来保证编辑的一致性:
中间注意力图捕获:与普通的 DDIM 反演技术不同,FateZero 在反演过程中捕获中间注意力图,保留了结构信息与运动信息。
注意力融合:编辑过程中直接融合这些注意力图,以减少源视频的语义泄露。使用交叉注意特征从源提示中获取混合遮罩,以增强编辑效果。
引入时空注意机制:在去噪 UNet 中进行了自注意力机制的改革,引入时空注意力以确保帧的一致性。
这些技术使 FateZero 成为第一个展示零样本文本视频风格和局部属性编辑的框架。相较于现有的方法,FateZero 在时间一致性和编辑能力方面具有显著优势。
项目自 2023 年 3 月起,已经多次更新。包括代码重构、提供演示以及实现本地混合等多项功能:
blend_latents
选项进行本地混合。FateZero 能够进行多种风格和属性的编辑,以下是一些演示效果:
FateZero 提供了关于在野外视频进行编辑的指导文档,用户可以根据自己的视频素材进行相应的编辑。
该项目得益于多个开源项目的启发与支持,如 Tune-A-Video 和 prompt-to-prompt。项目仍在积极维护中,如果有任何问题或建议,可以与作者团队联系。
这是一个充满潜力和创新性的视频编辑框架,为文本驱动的视频编辑领域提供了新的可能性和方向。FateZero 为用户提供了强大的工具,使得编辑视频变得更直观、更便利。
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