I2V3D— 香港城市大学联合微软推出的图像到视频生成框架

i2v3d:将静态图像变为动态视频的革新框架

I2V3D是由香港城市大学和微软GenAI联合研发的图像到视频生成框架,它能够将静态图像转化为栩栩如生的动态视频,并基于3D几何引导技术实现精准的动画控制。该框架巧妙地结合了传统计算机图形学(CG)的精确控制能力和生成式AI模型的高视觉保真度,采用两阶段生成流程:首先是3D引导的关键帧生成,然后是视频插值,从而生成高质量、可控的视频。I2V3D支持复杂的3D动画和相机运动,用户可以从任意初始点开始动画,生成任意长度的视频序列,极大地降低了创作门槛,简化了视频生成流程。这为动画制作、视频编辑和内容创作等领域提供了高效灵活的解决方案。

I2V3D— 香港城市大学联合微软推出的图像到视频生成框架I2V3D核心功能:

静态图像到动态视频转换: 轻松将单张图片转换为包含动态效果的视频,支持复杂动画和相机运动。精准的3D控制: 基于3D引导,对动画进行精细控制,包括对象的旋转、平移、缩放以及相机的运动(旋转、平移、变焦等)。灵活的动画起始点: 用户可自由设定动画起始帧,并生成任意长度的视频。复杂场景编辑支持: 用户可在3D场景中添加、复制、替换或编辑对象,创作更丰富的视频内容。

I2V3D技术原理详解:

3D几何重建: 从单张图像重建完整的3D场景几何结构,包括前景对象和背景。前景对象被提取并转化为3D网格,背景则通过多视图生成和3D网格重建完成。两阶段视频生成流程:3D引导的关键帧生成: 使用定制化的图像扩散模型,以粗糙渲染结果为引导,生成高质量的关键帧。多视图增强和扩展注意力机制提升了模型的泛化能力和时间一致性。3D引导的视频插值: 在关键帧之间生成平滑、高质量的视频帧。该过程无需额外训练,基于双向引导(正向和反向)确保视频的时间连贯性。深度引导与特征控制: 利用深度图和渲染特征(如自注意力特征和卷积特征)作为控制信号,确保生成的视频与3D渲染结果保持一致。扩展注意力机制: 采用扩展注意力机制,在关键帧生成阶段增强帧与帧之间的时空一致性,避免视频出现闪烁或不连贯等问题。

I2V3D项目信息:

项目官网: https://www.php.cn/link/c05901fe338c7b91f5251eb0a62df6e1arXiv技术论文: https://www.php.cn/link/c05901fe338c7b91f5251eb0a62df6e1

I2V3D应用领域:

动画制作: 快速生成动态视频,支持复杂3D动画,适用于广告、游戏等短动画制作。视频编辑与创作: 在3D场景中添加、替换或修改对象,创作新颖的视频内容,适用于短视频和特效预览。VR/AR内容生成: 生成逼真的3D动态内容,用于虚拟环境的交互演示,提升沉浸感。教育与培训: 将静态教学插图转换为动态视频,帮助学生更直观地理解复杂概念。游戏开发: 快速生成游戏过场动画或虚拟角色动画,提高开发效率,降低成本。

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