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motionctrl
DragNUWA
预训练模型#xff1a; motionctrl
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motionctrl
DragNUWA
预训练模型 motionctrl
该工具的多功能性使其成为视频制作领域的一项重要创新。它不仅能与现有的视频生成工具如LVDM和VideoCrafter1无缝集成还能与SVD等其他视频生成方法兼容为视频创造提供更多可能性。此外MotionCtrl的泛化能力使其能适应广泛的相机姿态和轨迹。
技术上MotionCtrl包含两个关键模块相机运动控制模块CMCM和物体运动控制模块OMCM。CMCM通过集成相机姿态序列控制相机动作而OMCM则使用卷积层和降采样从物体轨迹中提取特征指导物体运动。这一架构设计基于扩展的去噪U-Net结构有效处理视频中的运动元素。
MotionCtrl的最大优势在于其能够提供细致且独立的相机和物体运动控制与其他方法相比其对视频中物体的外观或形状影响最小极大地增强了视频的视觉体验。简而言之MotionCtrl不仅是一种工具更是推动视频创造和表现艺术发展的重要力量。 作者AI_Fox https://www.bilibili.com/read/cv28883277/?jump_opus1 出处bilibili
开源地址
GitHub - TencentARC/MotionCtrl DragNUWA
介绍宣传
【AI 视频工具】SVD 视频工具变得无敌了通过DragNUWA 实现图片物体的运动轨迹精确控制
微软亚研院发布可控视频生成技术DragNUWA可以控制镜头运动 DragNUWA支持三种可选输入文本p、图像s和轨迹g并侧重于从三个方面设计轨迹。
首先轨迹采样器TS从开域视频流中动态采样轨迹。
其次多尺度融合MF将轨迹与文本和图像深度融合到UNet 架构的每个区块中。
最后自适应训练AT可根据光流条件调整模型使轨迹更友好。
最终DragNUWA 能够处理包含多个物体及其复杂轨迹的开域视频。 项目主页
https://www.microsoft.com/en-us/research/project/dragnuwa/
Github
https://github.com/ProjectNUWA/DragNUWA?tabreadme-ov-file
论文
https://arxiv.org/abs/2308.08089
预训练模型
https://drive.usercontent.google.com/download?id1Z4JOley0SJCb35kFF4PCc6N6P1ftfX4iexportdownloadauthuser0
