南开、字节开源StoryDiffusion让多图漫画和长视频更连贯

简介: 【5月更文挑战第13天】南开大学和字节跳动合作开发的StoryDiffusion技术,通过创新的一致性自注意力和语义运动预测器,提升了多图漫画和长视频的连贯性生成。该技术解决了内容一致性问题,增强了文本到图像的预训练模型,并在无样本情况下优化性能。虽然面临复杂运动场景的计算挑战和需针对特定任务优化,但StoryDiffusion为视觉故事生成开辟新途径,对漫画、动画和视频制作有重大影响。论文链接:[arxiv.org/pdf/2405.01434v1](https://arxiv.org/pdf/2405.01434v1)

南开大学和字节跳动的研究人员联合发布了一项名为StoryDiffusion的新技术,该技术有望在多图漫画和长视频的生成方面取得突破。这项技术的核心在于其创新的自注意力计算方法,被称为一致性自注意力(Consistent Self-Attention),以及一个全新的语义空间时间运动预测模块,被称为语义运动预测器(Semantic Motion Predictor)。

StoryDiffusion的出现,旨在解决当前基于扩散过程的生成模型在生成一系列图像时,特别是在包含主体和复杂细节的图像时,难以保持内容一致性的问题。通过引入一致性自注意力机制,StoryDiffusion能够显著提高生成图像之间的一致性,从而增强现有的基于扩散过程的文本到图像的预训练模型,并在零样本的情况下实现这一增强。

为了将StoryDiffusion扩展到长视频生成领域,研究人员进一步引入了语义运动预测器。该模块被训练用于在语义空间中估计两个给定图像之间的运动条件。通过将生成的图像序列转换为具有平滑过渡和一致主体的视频,语义运动预测器在长视频生成的背景下,特别是在仅基于潜在空间的模块中,显著提高了视频的稳定性。

通过将这两个新颖的组件结合起来,StoryDiffusion框架能够以一致的图像或视频的形式描述基于文本的故事,涵盖了丰富多样的内容。这一框架在视觉故事生成方面进行了开创性的探索,通过图像和视频的呈现方式,为未来的研究提供了新的思路和方向。

StoryDiffusion的出现,为多图漫画和长视频的生成提供了新的解决方案。通过一致性自注意力机制和语义运动预测器的应用,该技术有望在保持内容一致性的同时,提高图像和视频的生成质量。这对于那些需要在多个图像或视频中保持主体和细节一致性的场景,如漫画创作、动画制作和视频编辑等,具有重要的意义。

然而,尽管StoryDiffusion在理论和实验上都表现出了良好的性能,但仍然存在一些挑战和限制。首先,由于该技术需要在语义空间中进行运动预测,因此对于那些包含复杂运动或高维语义信息的场景,可能会面临计算资源和时间成本的挑战。其次,尽管StoryDiffusion在零样本的情况下实现了对现有模型的增强,但在实际应用中,仍然需要对特定任务和数据集进行微调和优化,以获得最佳的性能。

此外,尽管StoryDiffusion在图像和视频的生成方面取得了令人鼓舞的成果,但在其他领域,如自然语言处理和语音识别等,仍然存在一些未解决的问题和挑战。因此,未来的研究仍然需要在其他领域进行更多的探索和创新,以推动人工智能技术在更多领域的应用和发展。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2405.01434v1

目录
相关文章
|
9月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
一图胜千言:EBImage库分割和标注让你的图像说话
一图胜千言:EBImage库分割和标注让你的图像说话
238 0
|
4月前
Midjourney-03 收集Prompt 动漫风格 樱花 武士 魔法少女 自然 机甲 拟人动物 歌剧场景 星际飞船 神秘森林 精灵 详细记录 超多图片 多种风格 附带文本 关键词
Midjourney-03 收集Prompt 动漫风格 樱花 武士 魔法少女 自然 机甲 拟人动物 歌剧场景 星际飞船 神秘森林 精灵 详细记录 超多图片 多种风格 附带文本 关键词
79 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习
给文字动画注入语义灵魂!港科大开源文字跳动技术,每个单词都浪漫
【5月更文挑战第21天】港科大开源动态排版技术(Dynamic Typography),旨在为文字动画赋予语义深度,让每个单词都能生动表达情感。该技术通过字母变形和运动效果,结合神经位移场与端到端优化,生成可读且有表现力的动画。实验显示其优于其他基线方法,但尚无法处理复杂语义和高昂的应用成本。[论文链接](https://arxiv.org/abs/2404.11614)
89 4
|
传感器 存储 编解码
即时通讯音视频开发(二十):一文读懂视频的颜色模型转换和色域转换
本文将以通俗易懂的文字,引导你理解视频是如何从采集开始,历经各种步骤,最终通过颜色模型转换和不同的色域转换,让你看到赏心悦目的视频结果的。
99 0
|
人工智能 自然语言处理 知识图谱
Meta开源文本生成音乐大模型,我们用《七里香》歌词试了下
Meta开源文本生成音乐大模型,我们用《七里香》歌词试了下
223 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
给张图就能反推Prompt,AI绘画神器Midjourney能够「看图说话」了
给张图就能反推Prompt,AI绘画神器Midjourney能够「看图说话」了
1233 0
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
英伟达的实习生提出零样本风格迁移:多模态CLIP玩出花,只用文本就能干CV的活!
零样本的风格迁移听说过没有?英伟达一个实习生小哥集文本CLIP和图像生成StyleGAN于一身,只需要输入几个单词就可以完成你想要的风格迁移效果!再也不用为了风格迁移找数据啦!
324 0
英伟达的实习生提出零样本风格迁移:多模态CLIP玩出花,只用文本就能干CV的活!
|
Java 编译器 Android开发
[短文速读] a=a+b和a+=b的区别
前言 短文速读,这将是一个系列文章。自己写了很多文章,也看了很多文章。发现很多都是收藏不看系列。当然有时间的时候,的确会把收藏的文章找出来好好的学习一番。
1283 0

热门文章

最新文章