字节&UC伯克利新研究 | Magic-Me：简单有效的主题ID可控视频生成框架

文章摘要

摘要：Ze Ma等人关于生成模型领域的研究，提出了一种名为Video Custom Diffusion（VCD）的ID可控视频生成框架。VCD通过特定身份的图像和文本描述，使用三个关键新组件实现高质量的身份保留：ID模块、3D高斯噪声先验的T2V VCD模块和V2V模块。VCD证明了其在生成稳定、高质量视频并保留主体身份方面的优势，并可与现有的文本到图像模型配合使用，提高了实用性和多样性。

介绍

文本到视频（T2V）生成领域的进展允许从文本描述创建逼真动画，但生成内容的精确控制依然挑战重重。尤其是在电影和广告制作中，身份特定的生成任务变得尤为重要。传统T2V方法尚未很好探索身份特定控制。本工作旨在解决视频生成中保留主体身份的问题，并提出ID模块和3D高斯噪声先验来增强ID信息提取和帧间一致性。

方法

VCD框架引入了ID模块和运动模块，旨在提高ID特定的视频生成质量。3D高斯噪声先验用于建立帧间相关性，而ID模块通过prompt-to-segmentation训练和扩展的ID token来提高ID信息的准确性。此外，VCD还引入了两个V2V模块，Face VCD和Tiled VCD，分别用于提升脸部质量和视频分辨率。

实验

实验证明VCD能够生成质量高、身份一致的视频。通过与其他模型比较，VCD在ID对齐、文本对齐和时间平滑性方面均表现优秀。尽管存在一些限制，如多身份互动视频的生成和动作模块的改进，VCD在实践中已具备广泛的应用潜力。

结论

VCD框架提供了一个强大的解决方案，用于生成保持特定身份的高质量视频。通过创新的ID模块和VCD模块，VCD实现了视频内容中身份保留的新标准，并在实际应用中显示出广泛的适用性。

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