文本生视频最强SOTA! Lumiere:一种逼真视频生成时空扩散模型

131 2024-10-22

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文章来源：

AI生成未来

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文章摘要

摘要

介绍：尽管图像生成模型取得了巨大进展，但文本到视频（T2V）模型由于运动的复杂性和数据维度增加带来的挑战，其发展仍受到限制。现有T2V模型通过生成关键帧再进行时间超分辨率处理，但这种方法难以实现全局时间一致性。

Lumiere：本文提出了一个新的T2V扩散框架，使用Space-Time U-Net（STUnet）架构一次性生成完整的视频时间序列。这种方法可以在全帧率下生成长达5秒的视频，优于现有模型。同时，整合了预训练的文本到图像（T2I）模型来增强生成能力。Lumiere支持多种视频内容创作和编辑任务。

相关工作：在T2I和T2V生成方面，扩散模型被广泛使用。本文的T2V模型避免了时间级联，而是通过空间和时间的降采样与上采样，直接生成全帧率视频。

架构：STUnet架构通过空间和时间降采样来处理信号，使用时间卷积和注意力机制。结合Multidiffusion扩展到时间域，解决了空间超分辨率网络的时间边界问题。

应用：Lumiere能够进行图像到视频生成、视频修复和风格化生成等任务。它还展示了在用户提供的区域内动画图像内容的能力。

评估：在30M个视频的数据集上训练后，Lumiere展示了优秀的视频生成结果，具有复杂物体运动和一致的摄像机运动。与其他模型相比，Lumiere在视觉质量、运动一致性和文本提示匹配方面获得了用户偏好。

结论：本文提出的框架成功利用了预训练的T2I模型，提升了T2V模型的性能。尽管有其局限性，本设计原则适用于潜在视频扩散模型，为文本到视频模型设计提供了新的研究方向。

社会影响：虽然旨在促进创新和灵活的视觉内容生成，但也存在利用技术制造虚假或有害内容的风险，需要开发工具以确保其安全、公正的使用。