VideoJAM

VideoJAM 是一种创新的视频生成框架,旨在通过联合外观 - 运动表示来提升视频生成模型的运动连贯性和视觉质量。该技术通过引入内指导机制(Inner-Guidance),利用模型自身预测的运动信号动态引导视频生成,从而在生成复杂运动类型时表现出色。VideoJAM 的主要优点是能够显著提高视频生成的连贯性,同时保持高质量的视觉效果,且无需对训练数据或模型架构进行大规模修改,即可应用于任何视频生成模型。该技术在视频生成领域具有重要的应用前景,尤其是在需要高度运动连贯性的场景中。

需求人群:

"VideoJAM 适用于需要高质量视频生成的场景,尤其是对运动连贯性要求较高的应用,如影视制作、动画设计、虚拟现实和增强现实等领域。它能够帮助创作者生成更逼真的视频内容,同时节省时间和成本。"

使用场景示例:

生成一个滑板运动员在空中翻转的视频。

创建一个芭蕾舞者在湖面上旋转的视频。

生成一个熊猫在霓虹灯巷子里跳街舞的视频。

产品特色:

通过联合外观 - 运动表示提升视频生成的运动连贯性

引入内指导机制,动态引导视频生成

支持复杂运动类型的高质量生成

无需修改训练数据或扩展模型规模即可应用

显著提升视频生成的视觉质量和运动连贯性

使用教程:

1. 准备一个支持 VideoJAM 的视频生成模型。

2. 将 VideoJAM 框架集成到模型中,扩展训练目标以预测外观和运动。

3. 在训练阶段,使用联合表示学习外观和运动。

4. 在推理阶段,启用内指导机制,利用动态运动预测引导视频生成。

5. 根据需要调整参数,优化生成效果。

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