这篇由香港大学和阿里巴巴集团的人工智能研究揭示的“活照片”：文本控制的视频动画和运动强度定制的一个飞跃
香港大学与阿里巴巴集团共同研究的‘活照片’：文本控制的视频动画与运动强度定制迈向新的高度
香港大学、阿里巴巴集团和蚂蚁集团的研究人员开发了LivePhoto，以解决当前文本到视频生成研究中忽视时间动作的问题。LivePhoto使用户能够通过文本描述将图像动画化，同时减少文本与动作之间的模糊不清。
这项研究通过介绍LivePhoto来解决现有图像动画方法的局限性，这是一个实用系统，使用户能够通过文本描述将图像动画化。与依赖视频或特定类别的先前作品不同，LivePhoto使用文本作为生成定制视频的灵活控制。文本到视频生成领域已经取得了进展，最近的方法利用预训练的文本到图像模型，并引入了时间层。LivePhoto通过允许用户通过文本来控制动作强度，提供了一个多用途和可定制的文本驱动图像动画框架，适用于各个领域。
LivePhoto是一个允许用户通过文本描述将图像动画化的系统。有了LivePhoto，用户可以精确控制动作强度，轻松将与运动相关的文本指令解码为视频。这个高度灵活和可定制的系统允许用户通过文本指令生成多样化的内容。LivePhoto对于基于文本驱动的图像动画是一个有价值的贡献。
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该系统结合了动作模块、运动强度估计模块和文本重新加权模块，用于有效的文本到动作映射，解决了文本到视频生成中的挑战。利用稳态扩散模型引入了额外的模块和层，用于运动控制和文本引导的视频生成。LivePhoto利用内容编码、交叉注意、噪声反转等进行引导，促进了基于文本指令创建定制视频的能力，同时保留了全局特性。
LivePhoto在将与运动相关的文本指令解码为视频方面表现出色，展示了通过文本描述控制时间动作的能力。LivePhoto为用户提供了一种额外的控制信号，用于将图像与文本描述动画化，灵活性高。该系统利用稳态扩散作为基础模型，通过模块和层增强了有效的文本到视频生成和运动控制。
总之，LivePhoto是一个实用而灵活的系统，使用户能够创建具有可定制的动作控制和文本描述的动画图像。其用于时间建模和强度估计的运动模块将文本指令解码为多样化的视频，适用于不同的动作、镜头移动和内容。其广泛的应用使其成为基于文本指令创建动画图像的有用工具。
为了提升LivePhoto，探索更高分辨率和像SD-XL这样的强大模型可能会显著提高整体性能。解决文本中关于运动速度和幅度描述的问题可以改善与运动的一致对齐。利用超分辨率网络作为后处理可能会提高视频的平滑度和分辨率。提高训练数据质量可以增强生成视频中图像的一致性。未来的工作可以完善训练流程并优化运动强度估计模块。研究LivePhoto在不同应用和领域中的潜力是未来研究的有希望的方向。
