«`html
NaRCan: Фреймворк ИИ для видеомонтажа, интегрирующий диффузионные приоритеты и тонкую настройку LoRA для создания высококачественных естественных канонических изображений
Видеомонтаж, область, привлекающая значительный академический интерес из-за своего междисциплинарного характера, влияния на коммуникацию и развивающегося технологического ландшафта, часто полагается на модели диффузии. Эти модели, известные своими мощными генерирующими возможностями и широким применением в видеомонтаже, в настоящее время проходят быструю зрелость.
Решение проблемы временной согласованности
Однако ключевой проблемой в работе с видео является поддержание постоянной синхронизации. Видеоряды, лишенные достаточной временной согласованности, обычно являются результатом моделей диффузии, не прошедших определенной обработки.
Решение проблемы адаптации алгоритмов на основе диффузии
Множество исследований направлено на решение проблемы временной согласованности в моделях диффузии. Однако даже после решения этой проблемы остаются другие задачи, с которыми борятся алгоритмы на основе диффузии, например, изменение почерка. В этом контексте методы, основанные на канонических текстах, выделяются.
Преимущества метода NaRCan
Метод NaRCan улучшает способность модели управлять сложной динамикой видео с помощью ‘гомографии’, техники представления глобального движения, и ‘многослойных перцептронов (MLP)’, типа нейронной сети, для записи локальных остаточных деформаций. Преимущество этой модели перед существующими методами на основе канонических текстов заключается в том, что она включает диффузию на ранних этапах обучения, обеспечивая высококачественный естественный внешний вид сгенерированных изображений, что делает канонические изображения подходящими для различных задач видеомонтажа.
Результаты исследования
Команда тщательно сравнивает свои отредактированные фильмы с теми, которые производятся другими подходами, такими как CoDeF, MeDM и Hashing-nvd, в основной области интересов — текстовом видеомонтаже. По результатам пользовательского исследования 36 человеку показывали две версии видеороликов: одну с оригиналом и одну с текстовым запросом, который использовался для их изменения. Предложенный метод последовательно генерирует последовательные и высококачественные отредактированные видеоряды, превосходя существующие подходы в различных задачах видеомонтажа, согласно обширным экспериментальным результатам.
Использование диффузионного потери
Команда отмечает, что их обучающий процесс включает в себя потерю диффузии, что увеличивает время обучения. Они признают, что иногда потеря диффузии не может направлять модель на создание высококачественных, реалистичных изображений, когда видеоряды претерпевают радикальные изменения. Это подчеркивает сложность поиска оптимального баланса между вычислительной эффективностью, эффективностью и гибкостью модели в различных сценариях.
Посмотреть статью и демонстрацию. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter.
Присоединяйтесь к нашему Телеграм-каналу и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему 45k+ ML SubReddit.
Источник: MarkTechPost.