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2張為什么就可生成一段逼真可以嗎_來自Stable_

放大字體  縮小字體 發布日期:2022-11-29 20:57:51    作者:馮鏡火    瀏覽次數:97
導讀

詹士 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI新魔法!效果炸!兩張靜態支持,幾秒即生成視頻,絲滑如實拍!兩張照片,就能讓小狗慢慢抬起頭,連身體也隨之伸展:還是兩張照片,一鍵生成。小女孩跳起,雙手自然交叉,衣服

詹士 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

新魔法!效果炸!

兩張靜態支持,幾秒即生成視頻,絲滑如實拍!

兩張照片,就能讓小狗慢慢抬起頭,連身體也隨之伸展:

還是兩張照片,一鍵生成。

小女孩跳起,雙手自然交叉,衣服輕輕擺動,與實拍別無二致:

這些視頻由一個幀插值工具根據支持生成,人人都能在線免費玩(鏈接見文末)。

這兩天剛公布就在網上引發不小,推特上like超過2500。

評論區里,網友一片喜大普奔。

有人感到大受震撼,鵝妹子嚶:

還有人表示,這是什么現代巫術:

當然,還有更多網友迫不及待想試試。

它究竟什么個來路?往下看。

frame Interpolation試玩

先看看試玩效果。

登陸web端口,上傳兩張開花支持:

設定好視頻時長,比如2秒,就能得到這一段視頻,花朵慢慢打開,鏡頭也逐漸拉近:

再試試兩張狗子照片,讓它轉個頭:

不過,上傳兩張鳥在天空不同位置飛得照片,效果就不ok了:

前文提及,該產品是一種幀插值(frame Interpolation)工具。

所謂幀插值,即在視頻兩個幀之間,插入一部分新得合成幀,相關技術被廣泛應用于支持生成視頻、視頻流中得幀修復。

谷歌今年有篇《大幅動作得幀插值》(about FILM: frame Interpolation for Large Motion)已被ECCV 2022接收。

技術人員通過雙向運動估計、與尺度無關得特征提取等方式,做出了較好得幀插值效果。

就目前來說,該技術難以突破得點在于:

即便是短短幾秒,支持中人物或物體也進行了一套復雜動作,使得幀插值后,視頻失真。

不過,如果不追求寫實,做出一些魔幻效果,該技術已經綽綽有余(手動狗頭):

△ 比如讓建筑變成變形金剛

背后團隊與Stable Diffusion有淵源

此番大火得幀插值工具背后團隊叫:Runway。

最近AIGC圈頂流,Stable Diffusion,所依據得論文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》正是由慕尼黑大學、海德堡大學及他們共同完成。

其中之一得Patrick Esser,也是Runway得首席科學家。

(值得一提得是,Patrick Esser及Runway前段時間還在與Stability AI因Stable Diffusion來回扯皮。)

根據公開資料,Runway成立于2018年,是一家希望用AI/ML與計算機圖形學技術在視頻、圖像、音樂、文本領域提供內容創意工具得創業公司,總部位于美國紐約。

截至目前,該公司已總計獲得4550萬美元投資,投資方包括Coatue、Amplify、Lux、Compound等機構。

Runway旗下產品涉及多個模態,不僅有開頭提及得靜態支持生成絲滑視頻,也包括文本生成圖像、支持移除背景、依靠文本對圖像修改、刪除視頻中物體、聲音去噪等等。

感興趣得朋友,可在他們得自己試玩。

附上鏈接:app.runwayml/video-tools

參考鏈接:
[1]weibo/tv/show/1034:4833638056132718?from=old_pc_videoshow
[2]app.runwayml/ai-tools/frame-interpolation
[3]twitter/runwayml/status/1587791749912662022
[4]github/runwayml/guided-inpainting
[5]arxiv.org/abs/2205.09731

— 完 —

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(文/馮鏡火)
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