VideoBooth

本仓库将包含以下论文的实现：

VideoBooth: 基于图像提示的扩散视频生成<br> 姜玉明、吴天行、杨帅、司晨阳、林达华、乔宇、吕才志、刘子维<br>

来自南洋理工大学MMLab，隶属于南洋理工大学S-Lab和上海人工智能实验室。

概述

我们的VideoBooth可以根据图像提示生成包含指定主体的视频。整体结构

安装

克隆仓库。

git clone https://github.com/Vchitect/VideoBooth.git
cd VideoBooth

安装环境。

conda env create -f environment.yml
conda activate videobooth

下载预训练模型（Stable Diffusion v1.4、VideoBooth），并将它们放在./pretrained_models/文件夹下。

推理

这里我们提供一个示例来进行推理。

python sample_scripts/sample.py --config sample_scripts/configs/panda.yaml

如果您想使用自己的图像，需要先对对象进行分割。我们使用Grounded-SAM从图像中分割主体。

训练

VideoBooth采用从粗到细的方式进行训练。

阶段1：粗略阶段训练

srun --mpi=pmi2 torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 --master_port=29125 train_stage1.py \
--model TAVU \
--num-frames 16 \
--dataset WebVideoImageStage1  \
--frame-interval 4 \
--ckpt-every 1000 \
--clip-max-norm 0.1 \
--global-batch-size 16 \
--reg-text-weight 0 \
--results-dir ./results \
--pretrained-t2v-model path-to-t2v-model \
--global-mapper-path path-to-elite-global-model

阶段2：精细阶段训练

srun --mpi=pmi2 torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 --master_port=29125 train_stage2.py \
--model TAVU \
--num-frames 16 \
--dataset WebVideoImageStage2  \
--frame-interval 4 \
--ckpt-every 1000 \
--clip-max-norm 0.1 \
--global-batch-size 16 \
--reg-text-weight 0 \
--results-dir ./results \
--pretrained-t2v-model path-to-t2v-model \
--global-mapper-path path-to-stage1-model

数据集准备

您可以在HuggingFace下载我们提出的数据集。

# 合并分割的zip文件
zip -F webvid_parsing_2M_split.zip --out single-archive.zip

# 将path-to-webvid-parsing替换为此路径
unzip single-archive.zip

# 将path-to-videobooth-subset替换为此路径
unzip webvid_parsing_videobooth_subset.zip

引用

如果您发现我们的仓库对您的研究有用，请考虑引用我们的论文：

@article{jiang2023videobooth,
    author = {Jiang, Yuming and Wu, Tianxing and Yang, Shuai and Si, Chenyang and Lin, Dahua and Qiao, Yu and Loy, Chen Change and Liu, Ziwei},
    title = {VideoBooth: Diffusion-based Video Generation with Image Prompts},
    year = {2023}
}