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# Informatique # Vision par ordinateur et reconnaissance des formes

Transformer des idées en vidéos : le futur est là

Crée des vidéos à partir de clips de démonstration et d'images contextuelles facilement.

Yihong Sun, Hao Zhou, Liangzhe Yuan, Jennifer J. Sun, Yandong Li, Xuhui Jia, Hartwig Adam, Bharath Hariharan, Long Zhao, Ting Liu

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Révolution de la création Révolution de la création vidéo existantes. des séquences et des images déjà Crée des vidéos facilement en utilisant
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Imagine un monde où tu peux créer des vidéos juste en montrant une vidéo d'une action que tu veux reproduire dans un autre décor. Eh bien, ce n'est plus un rêve ! Avec les avancées récentes, il est maintenant possible de prendre une vidéo de démonstration et une image de contexte pour créer une nouvelle vidéo qui combine ces deux éléments de manière logique. C’est comme avoir ton propre studio de cinéma à la maison.

Qu'est-ce que la Génération de vidéos ?

La génération de vidéos fait référence au processus de création de nouveaux contenus vidéo, souvent en utilisant des vidéos existantes comme référence. Imagine que tu as une vidéo de quelqu'un qui retourne une crêpe dans une cuisine. Maintenant, imagine utiliser cette vidéo pour créer une scène similaire dans une cuisine totalement différente avec un autre chef. C'est ça la génération de vidéos !

Le Processus

Étape 1 : L'entrée

Pour commencer, tu auras besoin de deux choses : une vidéo de démonstration montrant l'action que tu veux reproduire et une image qui fixe le décor. Par exemple, si tu veux montrer quelqu'un qui retourne des crêpes dans un café cosy, tu utiliserais une vidéo de retournement de crêpes et une image de la cuisine du café.

Étape 2 : Comprendre le contexte

Le système regarde l'image de contexte pour comprendre à quoi ça doit ressembler dans cet environnement spécifique. C’est comme quand tu enters dans une nouvelle pièce et que tu prends le temps de regarder avant de te poser. Le programme fait quelque chose de similaire en analysant l'image pour comprendre comment mélanger la nouvelle action dans la scène.

Étape 3 : Générer la vidéo

Une fois que le programme a compris à la fois la vidéo de démonstration et l'image de contexte, il peut enfin créer une nouvelle vidéo. Il utilise des motifs appris à partir des séquences existantes pour s'assurer que les mouvements et actions paraissent naturels et plausibles. C’est presque comme donner un pinceau à un peintre et lui dire de créer un chef-d'œuvre basé sur une idée et un arrière-plan !

Pourquoi c'est important ?

Tu te demandes peut-être, pourquoi devrions-nous nous intéresser à cette manière de créer des vidéos ? Eh bien, il y a plusieurs raisons !

  1. Liberté créative : Les gens peuvent créer des vidéos qui correspondent à leurs besoins sans avoir à partir de zéro. Ça ouvre des portes pour les cinéastes, les éducateurs et même les passionnés des réseaux sociaux.

  2. Efficacité : Au lieu de passer des heures à filmer et à monter, les créateurs peuvent produire du contenu rapidement en utilisant des séquences existantes. C’est comme avoir une machine à remonter le temps qui te permet de passer directement aux trucs intéressants !

  3. Expériences interactives : Cette technologie peut mener à des expériences plus engageantes dans les jeux et la réalité virtuelle. Imagine jouer à un jeu où tes actions influencent directement comment l'histoire se déroule en fonction des vidéos que tu fournis !

La technologie derrière la génération de vidéos

La génération de vidéos n'est pas de la magie — c'est ancré dans une technologie complexe et de la recherche. Au cœur de ce processus, il y a divers modèles qui aident à analyser et à apprendre à partir des vidéos.

Modèles fondamentaux de vidéos

Ces modèles agissent comme le cerveau de l'opération. Ils ont été entraînés sur d'énormes quantités de données vidéo pour apprendre des caractéristiques visuelles et des actions. Pense à eux comme des assistants férus de vidéo qui aident à comprendre ce qui se passe dans les séquences.

Apprentissage auto-supervisé

Pour entraîner ces modèles, une méthode appelée apprentissage auto-supervisé est utilisée. Cette technique permet au modèle d'apprendre à partir de données non étiquetées en prédisant les images futures d'une vidéo. C’est comme essayer de deviner la prochaine lettre d'un mot avant de lire toute la phrase.

Applications dans le monde réel

Divertissement

Imagine créer des clips de films personnalisés ou des sketches drôles d'un simple clic ! Tu pourrais prendre des vidéos de tes amis et les transformer en stars, tout en t’amusant et en partageant des rires.

Éducation

Les enseignants peuvent créer du contenu visuel engageant pour leurs leçons. Au lieu d’un cours ennuyeux, imagine une vidéo montrant un concept en action, rendant l'apprentissage beaucoup plus agréable.

Marketing

Les marques peuvent facilement créer des vidéos promotionnelles en présentant leurs produits dans différents décors ou situations. Une simple vidéo de démonstration peut être la clé pour capter l’attention du public dans un marché bondé.

Défis de la génération de vidéos

Bien que cette technologie soit excitante, elle ne vient pas sans défis. Voici quelques obstacles en cours de route.

Alignement des actions

L'un des plus grands défis est de s'assurer que l'action dans la démonstration s'aligne bien avec le contexte. Si tu montres une vidéo de quelqu'un qui verse un verre au bar puis que tu la mets dans une cuisine, ça peut avoir l'air un peu étrange. Le programme doit naviguer soigneusement ces différences.

Fuite d'apparence

Parfois, la vidéo générée copie trop de la vidéo originale, ce qui entraîne des apparences mal assorties. Si tu n'es pas prudent, tu pourrais finir avec une scène légèrement bizarre où les objets ne s'intègrent pas vraiment.

Complexité de l'action

Créer des vidéos avec des actions compliquées peut être assez délicat. Par exemple, si un bras robotique bouge dans une vidéo, reproduire ce mouvement fluide dans un autre contexte pourrait donner une scène un peu maladroite. Plus l'action est complexe, plus c'est difficile à réaliser !

Futur de la génération de vidéos

À mesure que la technologie progresse, le futur s'annonce radieux pour la génération de vidéos. Voici des choses excitantes à venir :

Réalisme amélioré

Les futurs modèles seront probablement capables de créer des vidéos qui imitent de plus près la physique du monde réel. Ça veut dire que tes vidéos générées auront non seulement l'air bien mais se comporteront aussi comme elles devraient dans la réalité. Un verre rempli d'une boisson restera dans le verre — à moins, bien sûr, que la personne ne le renverse !

Créativité accrue

Imagine combiner plusieurs actions de différentes vidéos sans problème. Tu pourrais avoir un chef qui coupe des légumes pendant qu'un chien rapporte un bâton en arrière-plan. Les possibilités sont infinies !

Accessibilité

À mesure que ces outils deviennent plus faciles à utiliser, plus de gens pourront créer des vidéos presque professionnelles. Que tu sois un cinéaste en herbe ou que tu cherches à pimenter ton fil d’actualité sur les réseaux sociaux, il y aura un outil pour tout le monde.

Conclusion

La génération de vidéos à partir de vidéos de démonstration, c'est comme ouvrir une porte sur d'innombrables possibilités créatives. Avec les bons outils, n'importe qui peut raconter une histoire, partager une leçon ou créer du contenu fait sur mesure pour eux. Donc, que ce soit un sketch hilarant avec des amis ou une vidéo éducative sérieuse, l'avenir de la création vidéo est plus lumineux que jamais. Alors, embarque et prépare-toi à libérer ton réalisateur intérieur !

Source originale

Titre: Video Creation by Demonstration

Résumé: We explore a novel video creation experience, namely Video Creation by Demonstration. Given a demonstration video and a context image from a different scene, we generate a physically plausible video that continues naturally from the context image and carries out the action concepts from the demonstration. To enable this capability, we present $\delta$-Diffusion, a self-supervised training approach that learns from unlabeled videos by conditional future frame prediction. Unlike most existing video generation controls that are based on explicit signals, we adopts the form of implicit latent control for maximal flexibility and expressiveness required by general videos. By leveraging a video foundation model with an appearance bottleneck design on top, we extract action latents from demonstration videos for conditioning the generation process with minimal appearance leakage. Empirically, $\delta$-Diffusion outperforms related baselines in terms of both human preference and large-scale machine evaluations, and demonstrates potentials towards interactive world simulation. Sampled video generation results are available at https://delta-diffusion.github.io/.

Auteurs: Yihong Sun, Hao Zhou, Liangzhe Yuan, Jennifer J. Sun, Yandong Li, Xuhui Jia, Hartwig Adam, Bharath Hariharan, Long Zhao, Ting Liu

Dernière mise à jour: 2024-12-12 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2412.09551

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.09551

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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