要点:
本文提出了一种基于预训练的图像扩散模型的视频编辑方法，实现文本引导的编辑，无需训练或微调，可推广到广泛编辑领域。
通过自注意力特征注入，该方法在每个扩散步骤中注入前一帧的特征，以保持外观的一致性，解决了视频编辑中的外观变化问题。
引入了潜在更新机制，通过能量函数提高一致性，增强了算法的时间稳定性，减少了时间闪烁的影响。
站长之家（ChinaZ.com）11月29日 消息:Pix2Video是一项基于预训练的图像扩散模型的视频编辑研究，致力于实现文本引导的编辑，无需繁琐的训练或微调。该方法通过自注意力特征注入，在每个扩散步骤中注入前一帧的特征，以确保编辑后的视频外观连贯一致，解决了编辑过程中可能出现的外观变化问题。
此外，为提高算法的时间稳定性，引入了潜在更新机制，通过能量函数增强一致性，有效减少了时间闪烁的影响。
项目地址:https://huggingface.co/spaces/fffiloni/Pix2Pix-Video
大规模图像生成扩散模型在静态图像生成方面表现出色，但在处理视频编辑时面临挑战。为了应对这一挑战，Pix2Video采用了深度条件稳定扩散模型，通过对每帧进行深度预测，并将其作为模型的额外输入，以捕捉运动动态和几何变化。
自注意力特征注入是该方法的关键步骤，通过在解码器层执行特征注入，确保在保持外观一致性的同时避免高频结构变化。此外，为提高时间稳定性，潜在更新机制通过额外的指导来更新隐变量，通过能量函数增强一致性，降低了时间闪烁的影响。
Pix2Video的实验证明了其方法的有效性，并与四种不同的先前工作进行了比较，证明了文本引导的视频编辑是可能的，无需复杂的预处理或视频个性化微调。该研究为实时互动视频编辑领域提供了一种创新方法，具有潜在的应用前景。
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