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AI拍視頻，竟然已經(jīng)絲滑到這個程度了嗎？

輸入一段視頻，念上一段“咒語”，AI瞬間就能秒懂，并當場給你把視頻重畫一遍：

不僅完美hold住各類風格，最關(guān)鍵的是，幀幀絲滑流暢。

就連建筑物這種細節(jié)較多的視頻，也幾乎看不出“AI出品”的bug：

目前，無論是拍視頻還是制作動畫，依靠的都是“關(guān)鍵幀”。如果幀與幀之間聯(lián)系不緊密，就會出現(xiàn)這種詭異的“閃爍畫風”——

而這也是AI生成視頻最大的瓶頸之一。

現(xiàn)在，來自南洋理工大學的團隊，終于解決了這個問題，研究在推特上掀起了不小熱度：

那么，這究竟是如何做到的？

如何讓AI拍的視頻不“閃爍”？

AI生成視頻會“閃爍”，本質(zhì)上是前后幀不連貫導(dǎo)致的。

舉個例子，這是同一個視頻中截取的兩幀畫面：

用AI根據(jù)這兩幀“重繪”圖像，乍一看問題不大，細節(jié)上卻有不少差異。

例如，一幀生成的人物頭上有“金色發(fā)帶”，另一幀中卻消失了：

這樣一來，看似AI生成的幾十幀圖像風格差不多，連起來細節(jié)差異卻非常大，視頻也就容易出現(xiàn)閃爍現(xiàn)象：

為此，研究人員提出了一種新框架，，核心是提升AI生成視頻時幀與幀之間的連貫性。

這個框架包含關(guān)鍵幀翻譯（key frame translation）和完整視頻翻譯（full video translation）兩部分。

第一部分基于擴散模型生成關(guān)鍵幀，基于跨幀約束加強這些關(guān)鍵幀之間的一致性；第二部分則通過基于時間感知的匹配算法將其他幀與關(guān)鍵幀“連接”起來。

框架的核心，在于第一部分。

研究人員給這部分提出了一種新的分層跨幀一致性約束方法，在原視頻基礎(chǔ)上，利用光流來約束幀與幀之間的關(guān)系。

其中，第一幀相當于整個視頻的“錨點”，用于控制視頻的整體走向；后續(xù)的每一幀，則都會以前一幀作為參考，防止生成的圖像偏離最初的風格、形狀、紋理和顏色等。

至于視頻生成模型，核心采用的則是Stable Diffusion+ControlNet的組合，但經(jīng)過了改進。

如下圖所示，紅色虛線是原本Stable Diffusion等擴散模型采樣過程，黑色線條則是經(jīng)過調(diào)整后的過程：

當然，在不同的采樣階段，跨幀約束也不一樣，包括形狀感知、像素感知等。

相比之前的AI視頻生成模型，這個框架最大的優(yōu)勢在于，當輸入一個新視頻的時候，它不需要再用這個視頻材料重新進行訓練，換而言之就是零樣本學習。

只需要輸入一段提示詞+一段視頻，框架就能自動將視頻“翻譯”出你想要的效果。

例如，這是團隊利用改進后的框架，重新生成的一段相同風格視頻，和改進前的擴散模型相比，幾乎看不出閃爍了：

14秒生成一張關(guān)鍵幀

所以，生成一段視頻是否需要很長時間？

至少從生成幀的效率來看，速度還是不慢的，其中關(guān)鍵幀和Stable Diffusion出圖的速度差不多，平均在14.23秒左右；非關(guān)鍵幀就非?？炝?，每幀只需要1.49秒。

如果視頻不長、甚至只有十幾幀的話，不到一分鐘就能搞定一段視頻的轉(zhuǎn)換。

作者們將這個新框架和之前的幾類文生視頻框架進行了對比，包括FateZero、vid2vid-zero、Pxi2Video和Text2Video-Zero等，顯然新框架目前是最流暢、鬼影也最少的：

不僅僅是單純的“視頻翻譯”，作者們還展示了提示詞對于視頻生成的控制效果。

例如在相同輸入下，只要更改一段提示詞中的“關(guān)鍵字”，AI就能在幾乎不改動其他元素的情況下，生成一段新的視頻，例如換個發(fā)型、換種風格，或是將狗頭換成狐貍頭：

除此之外，作者們還請來了23名志愿者，對新框架生成的視頻質(zhì)量進行了綜合評分，評估指標有三個，分別是提示詞和輸入幀的關(guān)聯(lián)度、時間一致性和視頻整體質(zhì)量。

結(jié)果顯示，這個框架在“人類評分”中均取得了不錯的水平：

一作北大校友

四位作者均來自南洋理工大學。

一作楊帥，南洋理工大學助理教授，本科和博士畢業(yè)于北京大學，目前的研究方向是基于人像的編輯、文本風格化、圖像翻譯等。

周弈帆，南洋理工大學研究工程師，本科畢業(yè)于北京理工大學，拿過ACM-ICPC金牌，研究方向包括文本挖掘、基于機器學習重建入射光場等。

劉子緯，南洋理工大學助理教授，香港中文大學博士，研究方向是計算機視覺、機器學習和計算機圖形學等。

Chen Change Loy，南洋理工大學和香港中文大學副教授，他的研究興趣集中在計算機視覺和深度學習方向，包括圖像、視頻恢復(fù)和生成，以及表征學習等。

目前這個項目的代碼還沒開源，不過論文表示“會有的”。

實測效果如何，我們可以期待一波。

項目地址：https://anonymous-31415926.github.io/

論文地址：https://arxiv.org/abs/2306.07954