Upscale-A-Video

Upscale-A-Video

Upscale-A-Video是一个基于扩散的模型,通过将低分辨率视频和文本提示作为输入来提高视频的分辨率。该模型通过两个关键机制确保时间上的一致性:在局部,它将时间层集成到U-Net和VAE-Decoder中,保持短序列的一致性;在全局,引入了一个流引导的循环潜在传播模块,通过在整个序列中传播和融合潜在信息来增强整体视频的稳定性。由于扩散范式,我们的模型还通过允许文本提示指导纹理创建和可调噪声水平来平衡恢复和生成,实现了保真度和质量之间的权衡。大量实验证明,Upscale-A-Video在合成和真实世界基准以及AI生成的视频中均超越了现有方法,展现出令人印象深刻的视觉逼真和时间一致性。

需求人群:

"适用于需要提高视频分辨率并保持时间一致性的场景"

使用场景示例:

用于提高老电影片段的视频质量

用于提高真实世界视频的分辨率

用于提高动画视频的视觉质量

产品特色:

通过局部和全局策略处理长视频,以保持时间上的一致性

使用U-Net和时间层处理视频段,以实现段内一致性

使用循环潜在传播模块增强段间一致性

使用经过微调的VAE-Decoder减少剩余闪烁伪影,以保持低级一致性

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