Direct-a-Video: Un Nuevo Enfoque para la Creación de Videos
Un sistema que separa los movimientos de la cámara y del objeto para tener mejor control del video.
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Tabla de contenidos
La tecnología reciente de generación de videos ha avanzado un montón. Los usuarios a menudo quieren controlar cómo se mueve la cámara y cómo se mueven los objetos en la escena, lo que permite crear videos únicos. Sin embargo, los Métodos existentes generalmente no permiten a los usuarios ajustar por separado estos movimientos, lo que hace que el proceso sea menos flexible y divertido. Este texto presenta Direct-a-Video, un sistema que permite a los usuarios decidir cómo deberían moverse uno o más objetos y cómo debería moverse la cámara, ¡como si estuvieran dirigiendo un video!
El Problema
Los modelos actuales de generación de videos suelen tratar los movimientos de la cámara y de los objetos juntos. Esta combinación puede generar confusión, ya que es difícil entender cuál es el movimiento que se quiere. Por ejemplo, si un usuario quiere que un objeto se mueva a la derecha, podría significar que la cámara se queda quieta, que la cámara se mueve a la izquierda o que ambas se mueven a diferentes velocidades. Esta incertidumbre hace que diseñar videos sea menos sencillo.
Nuestra Solución
Proponemos Direct-a-Video, un sistema de generación de videos donde los usuarios pueden separar claramente los movimientos de la cámara de los movimientos de los objetos. Esto permite a los usuarios crear videos que reflejen sus ideas específicas sin confusión. Nuestro sistema ofrece una forma fácil y efectiva de controlar estos dos aspectos de forma independiente.
Para controlar el movimiento de los objetos, utilizamos un método que aprovecha las características integradas del modelo, lo que significa que no necesitamos entrenamiento extra. Los usuarios pueden mostrar cómo quieren que se mueva un objeto dibujando caminos en la pantalla. Para el movimiento de la cámara, introducimos capas especiales que ayudan a interpretar configuraciones de la cámara como paneo y zoom. Podemos entrenar estas capas en un conjunto de datos pequeño sin necesidad de etiquetas detalladas de movimiento.
Ambos mecanismos de Control pueden funcionar solos o juntos y están diseñados para ser usables en varias situaciones. Las pruebas muestran que nuestro método funciona bien y es mejor que los métodos existentes.
El Contexto
La tecnología de texto a imagen ha avanzado significativamente, llevando al desarrollo de tecnología de texto a video. Estos nuevos modelos suelen basarse en modelos de texto a imagen preentrenados para crear y editar videos. Mientras tanto, han surgido técnicas que permiten más control en los modelos de texto a imagen. Estas técnicas permiten a los usuarios especificar cómo se disponen las imágenes espacialmente, lo que lleva a un mayor control sobre el producto final.
Un ejemplo notable en la generación de videos es VideoComposer, que puede crear videos basados en mapas esbozados o vectores de movimiento. Aunque estas herramientas han avanzado, a menudo no permiten un control claro y separado sobre los movimientos de la cámara y de los objetos, limitando la flexibilidad de los usuarios al crear videos.
Control del Movimiento de la Cámara y de los Objetos
En los videos, tanto la cámara como los objetos muestran movimiento. El movimiento de los objetos proviene de lo que están haciendo los sujetos, mientras que el movimiento de la cámara ayuda en la transición entre escenas. Para crear un movimiento de video claro, ambos tipos de movimientos deben trabajar en armonía. Sin embargo, muchos Sistemas existentes no facilitan controlar estos dos de forma independiente, y esto sigue siendo un área que necesita más investigación.
La forma más sencilla de lograr este control sería entrenar modelos utilizando videos donde los movimientos de la cámara y de los objetos estén etiquetados. Sin embargo, esto tiene varios problemas:
Los movimientos de los objetos y de las cámaras a menudo están vinculados. Cuando un objeto se mueve en una dirección determinada, la cámara también suele moverse para enfocarse en el objeto, lo que dificulta que el modelo aprenda a separar ambos.
Recopilar una gran colección de datos de video con información detallada de movimiento puede ser costoso y llevar mucho tiempo.
Para abordar estos desafíos, presentamos Direct-a-Video, que permite a los usuarios especificar de manera independiente los movimientos de la cámara y de los objetos. Nuestra estrategia separa los dos controles en partes distintas.
Control del Movimiento de la Cámara
Para el movimiento de la cámara, entrenamos un módulo separado que aprende a cambiar entre cuadros. Este aprendizaje ocurre a través de un método auto-supervisado, lo que significa que no necesitamos conjuntos de datos etiquetados explícitamente. Específicamente, desarrollamos nuevas capas diseñadas para interpretar configuraciones de la cámara como paneo y zoom.
Simulamos los movimientos de la cámara tomando videos donde la cámara estuvo fija y alterándolos para crear el efecto de movimiento utilizando ajustes simples. Este proceso nos permite evitar las complejidades de recopilar y anotar datos de video.
Para convertir el movimiento de la cámara en una forma que el modelo pueda usar, creamos un embedding que captura los detalles de paneo y zoom. De esta manera, mantenemos el conocimiento original del modelo mientras integramos un nuevo aprendizaje específicamente para los movimientos de la cámara.
Control del Movimiento de los Objetos
Para controlar cómo se mueven los objetos en el video, nuestro método utiliza cajas delimitadoras para definir dónde comienzan y terminan su movimiento. A diferencia de otros sistemas que requieren interacciones complejas por parte del usuario, nuestro enfoque permite a los usuarios simplemente dibujar caminos para los movimientos de los objetos. Esto hace que sea mucho más fácil crear comportamientos específicos de los objetos sin necesidad de habilidades técnicas extensas.
El funcionamiento interno de este sistema se basa en el mecanismo de atención del modelo, lo que nos permite guiar cómo los movimientos de los objetos se mezclan con el fondo sin requerir datos detallados sobre los movimientos de esos objetos.
Cómo Funciona Todo Junto
Juntando todo, los usuarios pueden especificar parámetros de la cámara, como qué tan lejos y en qué dirección panear la cámara, y también pueden definir el movimiento de cada objeto en la escena. Este método crea un video dinámico que refleja la visión única del usuario.
Ejemplos de Uso
Los usuarios pueden crear videos de varias maneras. Por ejemplo, pueden colocar un objeto estacionario frente a una cámara en movimiento o tener un objeto en movimiento mientras la cámara permanece fija. Esta flexibilidad permite una amplia gama de posibilidades narrativas.
Resultados y Comparaciones
Realizamos experimentos extensivos para evaluar cuán bien funciona nuestro método en comparación con otros. Las pruebas implicaron medidas tanto cualitativas como cuantitativas.
Para el movimiento de la cámara, comparamos nuestro sistema con modelos existentes como AnimateDiff y VideoComposer. Nuestros resultados indicaron que, si bien estos modelos podían realizar tipos únicos de Movimientos de Cámara, nuestro enfoque permitía movimientos híbridos (como paneo y zoom juntos) sin necesidad de componentes extra.
Además, nuestros usuarios informaron que nuestro sistema era más fácil de usar y proporcionaba mejores resultados, especialmente al manejar múltiples objetos en movimiento. Pudimos mostrar mejoras claras en la calidad del video y la precisión de la colocación de los objetos en comparación con los modelos de referencia.
Desafíos y Limitaciones
Si bien nuestro método tiene muchas ventajas, algunos desafíos persisten. Entradas de usuario conflictivas pueden llevar a resultados inesperados, como un objeto moviéndose cuando se pretendía que permaneciera quieto. Es necesario un manejo cuidadoso de las entradas de los usuarios para evitar estos problemas.
En situaciones donde las cajas de los objetos se superponen, puede haber confusión entre los objetos, lo que lleva a errores visuales. Estamos trabajando en mejorar cómo el sistema resuelve estos conflictos en futuras actualizaciones.
Conclusión
Este nuevo enfoque para la generación de videos con control independiente de la cámara y los objetos tiene como objetivo proporcionar a los usuarios una herramienta flexible para crear videos dinámicos y personalizados. La separación de los movimientos de la cámara y de los objetos permite una creación de video más clara y precisa, estableciendo un nuevo estándar en la tecnología de generación de videos. Con el desarrollo continuo, esperamos mejorar aún más las capacidades del sistema.
Nuestro método refleja un avance significativo en hacer que la generación de video sea accesible y adaptada a la creatividad individual. Al proporcionar a los usuarios control sobre los movimientos de la cámara y de los objetos, abrimos nuevas avenidas para la narración en un formato digital. El futuro de la creación de videos se ve prometedor a medida que la tecnología continúa evolucionando, y estamos emocionados de ver cómo esta herramienta inspirará la creatividad en usuarios de todo el mundo.
Título: Direct-a-Video: Customized Video Generation with User-Directed Camera Movement and Object Motion
Resumen: Recent text-to-video diffusion models have achieved impressive progress. In practice, users often desire the ability to control object motion and camera movement independently for customized video creation. However, current methods lack the focus on separately controlling object motion and camera movement in a decoupled manner, which limits the controllability and flexibility of text-to-video models. In this paper, we introduce Direct-a-Video, a system that allows users to independently specify motions for multiple objects as well as camera's pan and zoom movements, as if directing a video. We propose a simple yet effective strategy for the decoupled control of object motion and camera movement. Object motion is controlled through spatial cross-attention modulation using the model's inherent priors, requiring no additional optimization. For camera movement, we introduce new temporal cross-attention layers to interpret quantitative camera movement parameters. We further employ an augmentation-based approach to train these layers in a self-supervised manner on a small-scale dataset, eliminating the need for explicit motion annotation. Both components operate independently, allowing individual or combined control, and can generalize to open-domain scenarios. Extensive experiments demonstrate the superiority and effectiveness of our method. Project page and code are available at https://direct-a-video.github.io/.
Autores: Shiyuan Yang, Liang Hou, Haibin Huang, Chongyang Ma, Pengfei Wan, Di Zhang, Xiaodong Chen, Jing Liao
Última actualización: 2024-05-06 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2402.03162
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2402.03162
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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