基于扩散模型的视频任务研究逐渐引起了关注。如图1所示,自2022年以来,基于扩散模型的视频研究论文数量显著增加,可以分为三个主要类别:视频生成、视频编辑和视频理解。 随着视频扩散模型的快速发展和令人印象深刻的研究成果,追踪和比较这一主题的最新研究变得非常重要。 一些综述文章已经覆盖了AIGC时代的基础模型,包括扩散模...
这种趋势不仅体现了视频扩散模型在学术界和工业界的受欢迎程度,同时也凸显了该领域的研究者们对于视频生成技术不断突破和创新的迫切需求。 近期,复旦大学视觉与学习实验室联合微软、华为等学术机构发布了首个关于扩散模型在视频任务工作的综述,系统梳理了扩散模型在视频生成、视频编辑以及视频理解等方向的学术前沿成果。 ...
例如,文本到视频的SORA模型(Brooks等,2024年)已能够根据用户的提示生成长达一分钟的高质量视频。将扩散模型适应视频生成带来了独特的挑战,这些挑战仍需克服,包括维持时间一致性、生成长视频和计算成本。 在本综述中,我们提供了视频扩散模型的关键方面概览,包括可能的应用、架构选择、时间动态建模机制和训练模式(见图1以...
在视频生成领域,现有模型大多基于短视频剪辑进行训练,缺乏对长视频生成的支持。随着长视频生成模型的需求增加,研究人员面临的主要挑战是高质量长视频数据集的缺乏。 为了解决这一问题,本文提出了LVD-2M数据集,该数据集包含200万条长视频,每条视频时长超过10秒,并附有密集的时间标注。通过引入新的数据筛选和标注流程,...
除了在图像生成、恢复和增强方面取得的重大进步外,扩散模型在图像编辑方面也实现了显著突破,相比之前占主导地位的生成对抗网络(GANs),前者具有更强的可控性。 不同于“从零开始”的图像生成,以及旨在修复模糊图像、提高质量的图像恢复和增强,图像编辑涉及对现有图像外观、结构或内容的修改,包括添加对象、替换背景和改变...
视频扩散模型是对 2D 图像扩散模型的扩展,它们通过添加时间维度来生成视频序列。这种方法的基本思想是在现有的 2D 结构中添加时间层,以此来模拟视频帧之间的连续性和依赖关系。相关的工作展示了如何利用视频扩散模型来生成动态内容,例如 Make-A-Video、AnimatedDiff 等模型。更具体地,RaMViD 模型使用 3D 卷积神经网络...
AI视频总结 测试版 记笔记 综述及扩散入门书,我都已经打包好了,在公众号"青云学长"回”888“领取~发现《Monsieur Melody》 每天一个新知识 科技 计算机技术 神经网络 计算机 人工智能 扩散模型 论文 机器学习青云AI藏经阁 发消息 关注2.1万 学习 1/98 创建者:柳絮矾 收藏 建议所有学习扩散模型的同学,必读...
扩散模型在视频领域的应用已远不止传统的视频生成和编辑任务,它在视频理解任务上也展现了出巨大的潜能。通过对前沿论文的追踪,作者归纳了视频时序分割、视频异常检测、视频物体分割、文本视频检索、动作识别等 10 个现有的应用场景。 未来与总结 该综述全面细致地总结了 AIGC 时代扩散模型在视频任务上的最新研究,根据...
一文看尽297篇文献!中科院领衔发表首篇「基于扩散模型的图像编辑」综述,算法,模态,草图,中科院,扩散模型,图像编辑,视频生成模型
该综述全面细致地总结了 AIGC 时代扩散模型在视频任务上的最新研究,根据研究对象和技术特点,将百余份前沿工作进行了分类和概述,在一些经典的基准(benchmark)上对这些模型进行比较。此外,扩散模型在视频任务领域也还有一些新的研究方向和挑战,如: 1. 大规模的文本 - 视频数据集收集:T2I 模型的成功离不开数以亿计...