1. 論文信息

2. 引言

大規(guī)模擴(kuò)散模型在文本到圖像合成方面取得了巨大的突破，并在創(chuàng)意應(yīng)用方面取得了成功。一些工作試圖在視頻領(lǐng)域復(fù)制這個(gè)成功，即在野外世界建模高維復(fù)雜視頻分布。然而，訓(xùn)練這樣的文本到視頻模型需要大量高質(zhì)量的視頻和計(jì)算資源，這限制了相關(guān)社區(qū)進(jìn)一步的研究和應(yīng)用。為了減少過(guò)度的訓(xùn)練要求，我們研究了一種新的高效形式：基于文本到圖像模型的可控文本到視頻生成。這個(gè)任務(wù)旨在根據(jù)文本描述和運(yùn)動(dòng)序列（例如深度或邊緣地圖）生成視頻。

如圖所示，它可以有效地利用預(yù)訓(xùn)練的文本到圖像生成模型的生成能力和運(yùn)動(dòng)序列的粗略時(shí)間一致性來(lái)生成生動(dòng)的視頻。

最近的研究探索了利用 ControlNet 或 DDIM inversion 的結(jié)構(gòu)可控性進(jìn)行視頻生成。在這項(xiàng)工作中，我們提出了一個(gè)無(wú)需訓(xùn)練的高質(zhì)量和一致的可控文本到視頻生成方法ControlVideo，以及一種 交錯(cuò)幀平滑器來(lái)增強(qiáng)結(jié)構(gòu)平滑度。

ControlVideo直接繼承了 ControlNet 的架構(gòu)和權(quán)重，通過(guò)擴(kuò)展自注意力與 完全跨幀交互 使其適用于視頻，與之前的工作不同，我們的完全跨幀交互將所有幀連接起來(lái)成為一個(gè)“更大的圖像”，從而直接繼承了 ControlNet 的高質(zhì)量和一致的生成。交錯(cuò)幀平滑器通過(guò)在選定的連續(xù)時(shí)間步驟上交錯(cuò)插值來(lái)消除整個(gè)視頻的閃爍。

如圖所示，每個(gè)時(shí)間步驟的操作通過(guò)插值中間幀平滑交錯(cuò)的三幀片段，兩個(gè)連續(xù)時(shí)間步驟的組合則平滑整個(gè)視頻。為了實(shí)現(xiàn)高效的長(zhǎng)視頻合成，我們還引入了一種分層采樣器來(lái)生成具有長(zhǎng)期連貫性的獨(dú)立短片段。具體而言，長(zhǎng)視頻首先被分割成多個(gè)具有選定關(guān)鍵幀的短視頻片段。然后，關(guān)鍵幀通過(guò)全幀交互預(yù)先生成以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期連貫性。在關(guān)鍵幀的條件下，我們順序合成相應(yīng)的中間短視頻片段，以實(shí)現(xiàn)全局一致性。作者在廣泛收集的運(yùn)動(dòng)提示對(duì)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法在質(zhì)量和量化標(biāo)準(zhǔn)上都優(yōu)于其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。由于采用了高效的設(shè)計(jì)，即 xFormers 實(shí)現(xiàn)和分層采樣器，ControlVideo 可以在一個(gè) NVIDIA 上幾分鐘內(nèi)生成短視頻和長(zhǎng)視頻。

3. 方法

3.0. 背景

潛在擴(kuò)散模型（Latent Diffusion Model，簡(jiǎn)稱LDM）是一種用于密度估計(jì)和生成高維數(shù)據(jù)（如圖像和音頻）的概率模型。它由Jonathan Ho和Stefano Ermon在2020年的論文Denosing Diffusion Probabilistic Models中提出。

LDM基于一個(gè)擴(kuò)散過(guò)程，每一步向數(shù)據(jù)添加噪聲，然后通過(guò)去噪函數(shù)去除噪聲。擴(kuò)散過(guò)程進(jìn)行到數(shù)據(jù)完全被破壞，只剩下高斯噪聲。模型通過(guò)反向擴(kuò)散過(guò)程生成新數(shù)據(jù)，從高斯噪聲開(kāi)始，逐步去除噪聲。

形式上，LDM定義了一系列條件分布，給出數(shù)據(jù)如下：

其中表示時(shí)間t的數(shù)據(jù)，是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將映射到，是一個(gè)固定的方差參數(shù)。擴(kuò)散過(guò)程從原始數(shù)據(jù)開(kāi)始，進(jìn)行到，其中T是擴(kuò)散步驟的總數(shù)。

為了生成新數(shù)據(jù)，LDM反轉(zhuǎn)擴(kuò)散過(guò)程，從以下條件分布中采樣：

從開(kāi)始，向后進(jìn)行到。LDM可以通過(guò)最大化模型下數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)似然來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練，可以使用隨機(jī)梯度下降有效地完成。LDM已經(jīng)在圖像生成和密度估計(jì)任務(wù)中取得了最先進(jìn)的結(jié)果，并且已經(jīng)擴(kuò)展到處理缺失數(shù)據(jù)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。

3.1. 方法

論文提出的方法包括三個(gè)關(guān)鍵組件：ControlNet、ControlVideo 和交錯(cuò)幀平滑器。這些組件通過(guò)控制噪聲的傳播路徑，在生成的視頻中保持了文本描述和運(yùn)動(dòng)信息之間的一致性，并通過(guò)完全跨幀交互和交錯(cuò)幀平滑器來(lái)保持了視頻的連貫性和平滑性。

3.1.1 Fully Cross-Frame Interaction:

Fully Cross-Frame Interaction模塊旨在通過(guò)使所有幀之間相互作用來(lái)增強(qiáng)生成視頻的時(shí)間一致性。這是通過(guò)將所有視頻幀連接成一個(gè)“大圖像”，然后使用基于注意力機(jī)制的Fully Cross-Frame Interaction來(lái)計(jì)算幀間交互來(lái)實(shí)現(xiàn)的。完全跨幀交互模塊可以表示為：

其中是通過(guò)連接所有視頻幀形成的“大圖像”，，和是查詢、鍵和值矩陣，，和是可學(xué)習(xí)的權(quán)重矩陣。注意力機(jī)制通過(guò)將查詢和鍵矩陣相乘，然后使用softmax函數(shù)進(jìn)行歸一化來(lái)計(jì)算注意力權(quán)重。最后，通過(guò)將注意力權(quán)重乘以值矩陣得到注意力值。

3.1.2 Interleaved-Frame Smoother:

Interleaved-Frame Smoother模塊旨在減少合成視頻中的抖動(dòng)效果。這是通過(guò)插值每個(gè)三幀剪輯的中間幀，然后以交錯(cuò)的方式重復(fù)它來(lái)實(shí)現(xiàn)的。Interleaved-Frame Smoother可以表示為：

其中表示視頻序列的第幀。Interleaved-Frame Smoother通過(guò)取前一幀和后一幀的平均值來(lái)插值每個(gè)三幀剪輯的中間幀。

3.1.3 Hierarchical Sampler:

Hierarchical Sampler模塊旨在通過(guò)逐個(gè)剪輯地生成視頻來(lái)實(shí)現(xiàn)高效和一致的長(zhǎng)視頻合成。在每個(gè)時(shí)間步中，將長(zhǎng)視頻分成多個(gè)短視頻剪輯，并使用Fully Cross-Frame Attention預(yù)先生成關(guān)鍵幀以確保長(zhǎng)距離的一致性。然后，在每對(duì)關(guān)鍵幀的條件下，按順序合成相應(yīng)的剪輯以確保整體一致性。Hierarchical Sampler可以表示為：

其中表示視頻序列的第幀，是關(guān)鍵幀，是一個(gè)擴(kuò)散模型，它在先前和下一幀的條件下生成視頻幀。關(guān)鍵幀是使用Fully Cross-Frame Attention預(yù)先生成的，以確保長(zhǎng)距離的一致性，而其余幀則使用擴(kuò)散模型生成。

4. 實(shí)驗(yàn)

上圖展示了對(duì)于視頻生成方法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)比較表格。共比較了三種方法：Tune-A-Video、Text2Video-Zero和ControlVideo。表格中的指標(biāo)分為兩列：Frame Consistency和Prompt Consistency。其中，F(xiàn)rame Consistency指的是生成的視頻幀與輸入的條件（Structure Condition）之間的一致性；Prompt Consistency指的是生成的視頻與輸入的描述（Prompt）之間的一致性。兩列指標(biāo)的數(shù)值都是百分比形式?？梢钥闯觯褂?a target="_blank">Canny Edge或Depth Map作為Structure Condition時(shí)，ControlVideo的Frame Consistency都比其他兩種方法高，且Prompt Consistency基本持平。這說(shuō)明ControlVideo在結(jié)構(gòu)一致性方面表現(xiàn)優(yōu)異，而在描述一致性方面與其他方法相當(dāng)。需要注意的是，Prompt Consistency的數(shù)值普遍較低，這也是視頻生成領(lǐng)域的一個(gè)研究難點(diǎn)。從具體數(shù)字來(lái)看，可以發(fā)現(xiàn)ControlVideo在兩種Structure Condition下的Frame Consistency均優(yōu)于其他兩種方法，并且在Prompt Consistency方面與其他方法相當(dāng)。此外，即使在表格中的最好表現(xiàn)下，Prompt Consistency的數(shù)值也普遍較低，這表明在描述一致性方面仍然存在改進(jìn)空間。

該表格展示了一項(xiàng)用戶偏好研究的結(jié)果，比較了兩種方法和一種新的視頻合成方法“Ours”。該研究評(píng)估了每種方法合成的視頻在三個(gè)方面的質(zhì)量：視頻質(zhì)量、時(shí)間一致性和文本對(duì)齊。表格中展現(xiàn)了在每個(gè)方面上有多少評(píng)估者更喜歡“Ours”合成的視頻而不是其他方法的視頻?？傮w而言，結(jié)果表明，“Ours”在視頻質(zhì)量、時(shí)間一致性和文本對(duì)齊方面表現(xiàn)比其他兩種方法更好，因?yàn)樗谒腥齻€(gè)方面上都得到了更高比例的評(píng)估者偏好。然而，需要注意的是，該研究?jī)H反映了評(píng)估者的意見(jiàn)，可能并不一定反映視頻合成方法的客觀質(zhì)量。

這一部分主要介紹了在用戶研究和消融實(shí)驗(yàn)方面的結(jié)果，以及將該方法擴(kuò)展到長(zhǎng)視頻生成的有效性。在用戶研究中，本文與其他競(jìng)爭(zhēng)方法進(jìn)行了比較，并讓參與者根據(jù)視頻質(zhì)量、時(shí)間連貫性和文本對(duì)齊等三個(gè)方面選擇更好的合成視頻。結(jié)果表明，本文的方法在所有三個(gè)方面都表現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。在消融實(shí)驗(yàn)中，本文進(jìn)一步評(píng)估了完全跨幀交互和交錯(cuò)幀平滑器的效果，并發(fā)現(xiàn)它們都對(duì)視頻生成的質(zhì)量和連續(xù)性產(chǎn)生了重要影響。最后，本文還展示了如何將該方法擴(kuò)展到長(zhǎng)視頻生成，通過(guò)引入分層采樣器實(shí)現(xiàn)了高效的處理，使得該方法可以在低端硬件上生成高質(zhì)量的長(zhǎng)視頻。

5. 討論

這份工作存在以下局限性：

該方法的生成結(jié)果受預(yù)訓(xùn)練的文本到圖像生成模型的質(zhì)量和性能影響，因此其生成的視頻可能存在與圖像生成模型相關(guān)的問(wèn)題，如圖像分辨率、細(xì)節(jié)和顏色等方面的不足。

該方法需要輸入運(yùn)動(dòng)序列，如深度或邊緣地圖，以幫助生成視頻，這可能會(huì)限制其適用范圍，因?yàn)檫@些運(yùn)動(dòng)序列可能難以獲取。

由于該方法使用分層采樣器來(lái)生成長(zhǎng)視頻，因此在生成非常長(zhǎng)的視頻時(shí)可能會(huì)存在一些不連貫的問(wèn)題。

該方法的處理速度受到硬件和預(yù)訓(xùn)練模型的性能限制，對(duì)于某些應(yīng)用場(chǎng)景可能需要更快的處理速度。

大規(guī)模擴(kuò)散模型在文本到視頻合成方面取得了巨大進(jìn)展，但這些模型成本高昂且不對(duì)公眾開(kāi)放。我們的ControlVideo專注于無(wú)需訓(xùn)練的可控文本到視頻生成，并在高效視頻創(chuàng)建方面邁出了重要一步。具體而言，ControlVideo可以使用普通硬件合成高質(zhì)量的視頻，因此可供大多數(shù)研究人員和用戶使用。例如，藝術(shù)家可以利用我們的方法在更短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建出迷人的視頻。此外，ControlVideo為視頻渲染、視頻編輯和視頻到視頻轉(zhuǎn)換等任務(wù)提供了洞見(jiàn)。然而，雖然作者不打算將模型用于有害目的，但它可能會(huì)被濫用并帶來(lái)一些潛在的負(fù)面影響，例如制作欺騙性、有害性或含有不當(dāng)內(nèi)容的視頻。盡管存在以上擔(dān)憂，但我們相信可以通過(guò)一些措施來(lái)將其最小化。例如，可以使用NSFW過(guò)濾器來(lái)過(guò)濾不健康和暴力內(nèi)容。此外，我們希望政府能夠建立和完善相關(guān)法規(guī)以限制視頻創(chuàng)作的濫用。較為合適的應(yīng)用場(chǎng)景包括但不限于：

視頻游戲開(kāi)發(fā)：可以使用該方法生成游戲場(chǎng)景中的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，如人物移動(dòng)、車輛行駛等。

電影和廣告制作：可以使用該方法生成預(yù)覽或草圖，以幫助制片人和廣告商確定最終的場(chǎng)景和效果。

交互式虛擬現(xiàn)實(shí)應(yīng)用：可以使用該方法生成虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，如虛擬旅游、虛擬展覽等。

視頻編輯和后期制作：可以使用該方法生成缺失的鏡頭或補(bǔ)充一些場(chǎng)景，以幫助編輯和后期制作人員完成工作。

6. 結(jié)論

這一部分主要介紹了在用戶研究和消融實(shí)驗(yàn)方面的結(jié)果，以及將該方法擴(kuò)展到長(zhǎng)視頻生成的有效性。在用戶研究中，本文與其他競(jìng)爭(zhēng)方法進(jìn)行了比較，并讓參與者根據(jù)視頻質(zhì)量、時(shí)間連貫性和文本對(duì)齊等三個(gè)方面選擇更好的合成視頻。結(jié)果表明，本文的方法在所有三個(gè)方面都表現(xiàn)出了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。在消融實(shí)驗(yàn)中，本文進(jìn)一步評(píng)估了完全跨幀交互和交錯(cuò)幀平滑器的效果，并發(fā)現(xiàn)它們都對(duì)視頻生成的質(zhì)量和連續(xù)性產(chǎn)生了重要影響。最后，本文還展示了如何將該方法擴(kuò)展到長(zhǎng)視頻生成，通過(guò)引入分層采樣器實(shí)現(xiàn)了高效的處理，使得該方法可以在低端硬件上生成高質(zhì)量的長(zhǎng)視頻。
責(zé)任編輯：彭菁