RAVE

RAVE：利用扩散模型进行快速一致视频编辑的随机噪声混洗 - 官方仓库

CVPR 2024 (亮点论文)

Ozgur Kara、Bariscan Kurtkaya、Hidir Yesiltepe、James M. Rehg、Pinar Yanardag

(注意：GitHub上的视频经过了大幅压缩。完整视频可在项目网页上查看。)

摘要

<b>简述：</b>RAVE是一个零样本、轻量级、快速的文本引导视频编辑框架，支持使用预训练的文本到图像扩散模型编辑任意长度的视频。

<details><summary>点击查看完整摘要</summary>

近期基于扩散的模型在文本生成图像方面取得了显著成功。然而，视频编辑模型在视觉质量和用户控制方面尚未达到同样水平。为解决这个问题，我们提出了RAVE，一种零样本视频编辑方法，无需额外训练即可利用预训练的文本到图像扩散模型。RAVE接收输入视频和文本提示，生成高质量视频，同时保留原始运动和语义结构。它采用新颖的噪声混洗策略，利用帧间的时空交互，比现有方法更快地生成时间一致的视频。在内存需求方面也很高效，可以处理更长的视频。RAVE能够进行广泛的编辑，从局部属性修改到形状变换。为了展示RAVE的多功能性，我们创建了一个全面的视频评估数据集，涵盖从以物体为中心的场景到复杂的人类活动（如跳舞和打字），以及动态场景（如游泳的鱼和船只）。我们的定性和定量实验突显了RAVE在各种视频编辑场景中相比现有方法的有效性。

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特点：

零样本框架
运行速度快
无视频长度限制
用于评估文本引导视频编辑方法的标准化数据集
兼容现成的预训练方法（如CivitAI）

更新

[2023年12月] Gradio演示已发布，HuggingFace Space演示即将推出
[2023年12月] 论文已在ArXiv上发布，项目网页已就绪，代码已发布

待办事项

安装和推理

设置环境

请使用"requirements.txt"文件安装我们的环境，如下所示：

conda create -n rave python=3.8
conda activate rave
conda install pip
pip cache purge
pip install -r requirements.txt

另外，请安装PyTorch和Xformers，如下所示：

pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install xformers==0.0.20

以设置Conda环境。

我们的代码在Linux上使用以下版本进行了测试：

timm==0.6.7 torch==2.0.1+cu118 xformers==0.0.20 diffusers==0.18.2 torch.version.cuda==11.8 python==3.8.0

Web界面演示

要运行我们基于Gradio的网页演示，请执行以下命令：

python webui.py

然后，指定您的配置并执行编辑。

推理

要运行RAVE，请按以下步骤操作：

1- 将要编辑的视频以MP4格式放在data/mp4_videos目录下。请注意，我们建议使用512x512或512x320大小的视频。

2- 在configs目录下准备一个配置文件。将video_name参数的值更改为MP4文件的名称。您可以在那里找到参数的详细说明和示例配置。 3- 运行以下命令：

python scripts/run_experiment.py [配置文件路径]

4- 结果将生成在 results 目录下。同时，潜在变量和控制信号会保存在 generated 目录下，以加快对同一视频使用不同提示词进行编辑的速度。注意，可用的预处理器名称可在 utils/constants.py 中找到。

使用 CIVIT AI 的自定义模型

我们的代码允许运行来自 CIVIT AI 的任何自定义模型。要使用这些模型，请按以下步骤操作：

1- 确定您想要使用的 CIVIT AI 模型，并获取其索引。（例如，RealisticVision V5.1 的索引是 130072，您可以在网站链接中找到模型 ID，它作为参数分配给 'VersionId'，如 https://civitai.com/models/4201?modelVersionId=130072）

2- 在当前目录下运行以下代码。它会下载 safetensors 格式的模型，并将其转换为与 diffusers 兼容的 '.bin' 格式。

bash CIVIT_AI/civit_ai.sh 130072

3- 复制转换后模型的路径，$CWD/CIVIT_AI/diffusers_models/[自定义模型]（例如，130072 对应的路径是 CIVIT_AI/diffusers_models/realisticVisionV60B1_v51VAE），并在配置文件中使用该路径。

数据集

数据集将很快发布。

示例

编辑类型

<表格内容略>

各种类型运动的编辑

<表格内容略>

引用

@inproceedings{kara2024rave,
  title={RAVE: Randomized Noise Shuffling for Fast and Consistent Video Editing with Diffusion Models},
  author={Ozgur Kara and Bariscan Kurtkaya and Hidir Yesiltepe and James M. Rehg and Pinar Yanardag},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2024}
}