RAIN

RAIN是一种实时动画无限视频流技术,能够在消费级设备上实现高质量、低延迟的实时动画。它通过高效计算不同噪声水平和长时间间隔的帧标记注意力,同时去噪比以往流式方法更多的帧标记,从而在保持视频流连贯性的同时,以更快的速度和更短的延迟生成视频帧。RAIN仅引入少量额外的1D注意力块,对系统负担较小。该技术有望在游戏渲染、直播和虚拟现实等领域与CG结合,利用AI的泛化能力渲染无数新场景和对象,并提供更互动的参与方式。

需求人群:

"目标受众为需要在消费级设备上进行实时视频动画创作的用户,如游戏开发者、视频内容创作者、直播主播等。这些用户可以通过RAIN技术,在不牺牲质量的情况下,实现高效、流畅的实时动画效果,提升内容的吸引力和互动性。"

使用场景示例:

在UBC-Fashion数据集上,仅用500个视频片段训练,就能实时生成高质量的全身动画

将真实人脸的表情和头部位置映射到动漫脸,实现跨领域面部变形动画

在游戏直播中,实时生成角色动画,提升观众观看体验

产品特色:

能够在单个RTX 4090 GPU上实时动画无限视频流,低延迟

采用LCM Distillation加速UNet模型,使用TAESDV作为VAE解码器

通过TensorRT加速,一般运行速度为18fps,延迟约1.5秒

支持生成无限长视频,保持长期注意力,增强连贯性和一致性

对Stable Diffusion模型进行微调后,可实时低延迟生成高质量视频流

在基准数据集和超长视频生成中,表现出比竞品更好的质量、准确性和一致性

使用教程:

1. 获取RAIN模型及相关代码,可通过项目提供的GitHub链接下载

2. 准备所需的硬件设备,如RTX 4090 GPU,以及相应的软件环境

3. 使用LCM Distillation加速UNet模型,配置TAESDV作为VAE解码器

4. 利用TensorRT进行加速,优化模型运行性能

5. 将待动画的视频流输入模型,模型会按照设定的噪声水平和时间间隔进行处理

6. 实时输出动画效果,可通过项目提供的视频链接查看示例效果

7. 根据需要对模型进行微调,以适应特定的动画风格或应用场景

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