Meta Platforms推出Imagine:基于Emu的免费AI文本到图像生成器服务

优势主要体现在以下两个方面:

  1. 精细运动控制:
    该项目在实现摄像机运动和物体运动方面表现出色,成功实现了对两者运动的高度独立控制。这一特性为运动控制提供了更为精细的调整空间,使得在视频生成过程中能够实现更灵活、多样的运动组合。相比传统方法,这种独立性为项目带来了更大的创造性和灵活性,提升了运动表现的细致度。
  2. 外观无关的运动条件:
    项目的运动条件由摄像机的姿势和轨迹确定,而这些条件与外观无关。这一特性使得在生成的视频中,物体的外观或形状受到的影响最小化。通过摆脱外观相关的限制,项目不仅提高了生成视频的真实感,而且为用户提供了更大的自由度,使其能够更专注于运动的创意和表现,而非受制于外观的限制。

MotionCtrl 相机运动控制模块(CMCM)和物体运动控制模块(OMCM)的扩展 概述:

MotionCtrl 扩展了 LVDM 去噪 U-Net 结构,通过添加相机运动控制模块(Camera Motion Control Module,CMCM)和物体运动控制模块(Object Motion Control Module,OMCM)来捕获视频中的运动信息。

CMCM 通过将相机姿态序列 RT 附加到第二个 self-attention 模块的输入中,提取相机姿态特征。具体来说,CMCM 应用了一个定制的轻量级全连接层来处理 RT 序列,从而获取相机姿态特征表示。它然后将该特征表示与 LVDM 的时间变换器进行集成,以捕获视频中相机运动的影响。

同时,OMCM 通过学习物体移动的隐含表示,来捕获视频中物体运动信息。OMCM 在体征提取阶段学习物体运动特征,并将其注入到后续的残差块中,以提升神经网络对物体运动的理解能力。

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