今天小編分享的科學經驗：國產AI導演賊6，短視頻鏡頭和物體各動各的，歡迎閱讀。
快手發力 AI 視頻，參與開發了一個智能 " 導演 "。
Direct-a-Video，成功解耦 AI 生成視頻中物體運動和攝影機運動，讓靈活性和可控性大大增強！
不信，來欣賞一波作品。
短視頻中的鏡頭移動方向全憑導演指令，水平（X 軸）、垂直（Y 軸）、變焦必須精準：
AI 導演還上演了一出炫技，鏡頭移動方向混合水平、垂直：
混合水平、變焦運動效果也可以
此外，導演還要求視頻中的每個 " 演員 " 都能按照繪制的框框運動：
達到鏡頭移動和演員運動合一的效果。
比如，大熊原地太空漫步，鏡頭水平和垂直移動實現整體視頻運動效果：
當然大熊的位置也可以通過繪制帶箭頭的框框，從一個地方移動到另一個地方：
甚至還能同時分别控制多個 " 演員 " 的移動路徑：
這就是香港城市大學、快手科技、天津大學研究團隊共同提出的Direct-a-Video文本 - 視頻生成框架的效果展示。
怎麼做到的？
具體來說，Direct-a-Video 分為兩個板塊——
在訓練階段，學習相機移動控制；在推理階段，實現物體運動控制。
在實現相機移動控制時，研究人員采用了預訓練的 ZeroScope 文本到視頻模型作為基礎模型，并引入新的可訓練時間自注意力層（相機模塊），将由 Fourier 編碼和 MLP 映射的平移和變焦參數嵌入注入其中。
訓練策略是在有限數據上，使用數據增廣的自監督訓練方式學習相機模塊，無需人工運動标注。
其中數據增廣通俗來講，就是添加已有數據的略微修改版，或從現有數據中創建新的合成數據來增加數據量：
經過自監督訓練後，該模塊可以解析相機運動參數實現定量控制。
實現物體運動控制時，不需要額外的數據集和訓練，只需用戶簡單繪制首末幀框和中間軌迹即可定義物體運動。
簡單來說，直接在推理時采用基于像素的自注意力增強和抑制，分時階段調控每幀内各對象的自注意力分布，從而使對象生成到用戶通過一系列框指定的位置，實現物體運動軌迹控制。
值得一提的是，相機移動控制和物體運動控制互相獨立，允許單獨或聯合控制。
Direct-a-Video 效果如何？
研究人員将 Direct-a-Video 與多基準對比驗證了該方法的有效性。
相機移動控制評估
Direct-a-Video 與 AnimateDiff 和 VideoComposer 對比結果如下：
Direct-a-Video 在生成質量、相機移動控制精度上均優于基線：
物體運動控制評估
Direct-a-Video 與 VideoComposer 和 Peekaboo 對比，驗證了本方法在多物體及運動場景下的控制能力。
在生成質量和物體運動控制精度上優于 VideoComposer：
網友看到效果直呼因錘斯汀：
除 Runway 外，又多了一種新選擇。
PS：
，塗哪兒動哪兒，同樣可調整參數控制運動方向：
參考鏈接：
[ 1 ] https://x.com/dreamingtulpa/status/1756246867711561897?s=20
[ 2 ] https://arxiv.org/abs/2402.03162
— 完 —
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