Hierarchical Latent Generation.一个模型负责预测稀疏的视频帧,另一个负责补全两帧之间的间隔。 Conditional Latent Perturbation.对第s个视频帧也进行扰动。 受到conditional noise augmentation的启发,which 是一个做diffusion superresolustion的工作。 Unconditional Guidance.方法来自Classifier Free Diffusion Guidance,但是似...
Align Your Latents发布于CVPR 2023的《Align your Latents: High-Resolution Video Synthesis with Latent Diffusion Models》的一文中,这篇工作主要想做的事情就是基于image diffusion models去做一个视频生成模型。 Align Your Latents的头图 Align Your Latents中提出的Temporal Video Fine-Tuning 具体的做法在Align...
综上所述，Latent Video Diffusion Model通过利用低维3D潜在空间、分层扩散、条件潜在扰动和无条件指导等关键技术，实现了高效、高质量的长视频生成，为视频生成领域带来了新的突破。
2.2 基于分层LVDM的长视频生成：用自回归的方式对2.1中生成的short video的latents进行扩展。m是随机采样的掩码，保证条件和无条件同时训练。分层潜在生成包括一个模型预测稀疏的视频帧，另一个模型补全两帧之间的间隔。条件潜在扰动受到conditional noise augmentation的启发。无条件指导来自Classifier Free ...
AnimateDiff就提出了两个module加在Latent Diffusion Model的video pretraining过程中,实现这个功能 Text2Video-Zero AnimateDiff还是需要在webvid上进行大规模训练,一次训练,即插即用到其他t2i模型上 工作考虑不经过额外训练,直接通过t2i模型生成视频的方法
To this end, we propose LaVie, an integrated video generation framework that operates on cascaded video latent diffusion models, comprising a base T2V model, a temporal interpolation model, and a video super-resolution model. Our key insights are two-fold: 1) We reveal that the incorporation ...
Latent Diffusion Models (LDMs) enable high-quality image synthesis while avoiding excessive compute demands by training a diffusion model in a compressed lower-dimensional latent space. Here, we apply the LDM paradigm to high-resolution video generation, a particularly resource-intensive task. We first...
具体是将视频分解成三种引导条件,即文本条件、空间条件、和视频特有的时序条件,然后基于此训练 Video LDM (Video Latent Diffusion Model)。特别地,其将高效的 Motion Vector 作为重要的显式的时序条件以学习视频的运动模式,并设计了一个简单有效的时空条件编码器 STC-encoder,保证条件驱动视频的时空连续性。在推理...
To address this, we introduce lightweight video diffusion models by leveraging a low-dimensional 3D latent space, significantly outperforming previous pixel-space video diffusion models under a limited computational budget. In addition, we propose hierarchical diffusion in the latent space such that ...
V2A 技术通过采用潜空间扩散模型（Latent Diffusion Model），将音频生成过程从高维的原始空间转移到低维潜空间，并且采用了经过优化的 U-Net 结构，作为扩散模型的核心框架，从而大幅度降低了计算复杂度，同时保持了生成音频的高质量和高效率。这一设计提升了音频合成过程的性能，使其在复杂任务下仍能高效执行。分块...