机器之心专栏 。图像到视频生成(I2V)任务旨在将静态图像转化为动态视频,这是计算机视觉领域的一大挑战。其难点在于从单张图像中提取并生成时间维度的动态信息,同时确保图像内容的真实性和视觉上的连贯性。大多…
I2V-Adapter 正式开源 为了突破这一技术瓶颈,快手 AI 团队在最新研究成果《I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models》中,提出了一种适用于基于 Stable Diffusion 的文生视频扩散模型的轻量级适配模块(即 I2V-Adapter),该模块能够在不需要改变现有文本到视频生成(T2V)模型原始...
I2V-Adapter 正式开源 为了突破这一技术瓶颈,快手AI 团队在最新研究成果《I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models》中,提出了一种适用于基于 Stable Diffusion 的文生视频扩散模型的轻量级适配模块(即 I2V-Adapter),该模块能够在不需要改变现有文本到视频生成(T2V)模型原始结...
代码地址:https://github.com/I2V-Adapter/I2V-Adapter-repo 相比于现有方法,I2V-Adapter 大幅减少了可训练参数(最低可达 22M,为主流方案例如 Stable Video Diffusion [1] 的 1%),同时具备与 Stable Diffusion [2] 社区开发的定制化 T2I 模型(DreamBooth [3]、Lora [4])与控制工具(ControlNet [5])的...
I2V-Adapter提出将输入图像作为视频首帧与噪声并行输入给网络,在模型的空间模块(Spatial Block)中的自注意力层(Self Attention),所有帧都会额外查询一次首帧信息,即key,value特征都来自于不加噪的首帧,输出结果与原始模型的自注意力结构相加。此模块中的输出映射矩阵使用零初始化以实现T2V初始化,并且只训练输出映射...
代码地址:https://github.com/I2V-Adapter/I2V-Adapter-repo 相比于现有方法,I2V-Adapter 大幅减少了可训练参数(最低可达 22M,为主流方案例如 Stable Video Diffusion [1] 的 1%),同时具备与 Stable Diffusion [2] 社区开发的定制化 T2I 模型(DreamBooth [3]、Lora [4])与控制工具(ControlNet [5])的...
代码地址:https://github.com/I2V-Adapter/I2V-Adapter-repo 相比于现有方法,I2V-Adapter 大幅减少了可训练参数(最低可达 22M,为主流方案例如 Stable Video Diffusion [1] 的 1%),同时具备与Stable Diffusion[2] 社区开发的定制化 T2I 模型(DreamBooth [3]、Lora [4])与控制工具(ControlNet [5])的兼容...
代码地址:https://github.com/I2V-Adapter/I2V-Adapter-repo 相比于现有方法,I2V-Adapter 大幅减少了可训练参数(最低可达 22M,为主流方案例如 Stable Video Diffusion [1] 的 1%),同时具备与 Stable Diffusion [2] 社区开发的定制化 T2I 模型(DreamBooth [3]、Lora [4])与控制工具(ControlNet [5])的...
本文提出了 I2V-Adapter,一种即插即用的轻量级模块,用于图像到视频生成任务。该方法保留原始 T2V 模型的 spatial block 与 motion block 结构与参数固定,并行输入不加噪的第一帧与加噪的后续帧,通过注意力机制允许所有帧与无噪声的第一帧交互,从而产生时序连贯且与首帧一致的视频。研究者们通过定量与定性实验证...
代码地址:https://github.com/I2V-Adapter/I2V-Adapter-repo 相比于现有方法,I2V-Adapter 大幅减少了可训练参数(最低可达 22M,为主流方案例如 Stable Video Diffusion [1] 的 1%),同时具备与 Stable Diffusion [2] 社区开发的定制化 T2I 模型(DreamBooth [3]、Lora [4])与控制工具(ControlNet [5])的...