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        2張為什么就可生成一段逼真可以嗎_來自Stable_

        放大字體  縮小字體 發布日期:2022-11-29 20:57:51    作者:馮鏡火    瀏覽次數:78
        導讀

        詹士 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI新魔法!效果炸!兩張靜態支持,幾秒即生成視頻,絲滑如實拍!兩張照片,就能讓小狗慢慢抬起頭,連身體也隨之伸展:還是兩張照片,一鍵生成。小女孩跳起,雙手自然交叉,衣服

        詹士 發自 凹非寺

        量子位 | 公眾號 QbitAI

        新魔法!效果炸!

        兩張靜態支持,幾秒即生成視頻,絲滑如實拍!

        兩張照片,就能讓小狗慢慢抬起頭,連身體也隨之伸展:

        還是兩張照片,一鍵生成。

        小女孩跳起,雙手自然交叉,衣服輕輕擺動,與實拍別無二致:

        這些視頻由一個幀插值工具根據支持生成,人人都能在線免費玩(鏈接見文末)。

        這兩天剛公布就在網上引發不小感謝對創作者的支持,推特上like超過2500。

        評論區里,網友一片喜大普奔。

        有人感到大受震撼,鵝妹子嚶:

        還有人表示,這是什么現代巫術:

        當然,還有更多網友迫不及待想試試。

        它究竟什么個來路?往下看。

        frame Interpolation試玩

        先看看試玩效果。

        登陸web端口,上傳兩張開花支持:

        設定好視頻時長,比如2秒,就能得到這一段視頻,花朵慢慢打開,鏡頭也逐漸拉近:

        再試試兩張狗子照片,讓它轉個頭:

        不過,上傳兩張鳥在天空不同位置飛得照片,效果就不ok了:

        前文提及,該產品是一種幀插值(frame Interpolation)工具。

        所謂幀插值,即在視頻兩個幀之間,插入一部分新得合成幀,相關技術被廣泛應用于支持生成視頻、視頻流中得幀修復。

        谷歌今年有篇《大幅動作得幀插值》(about FILM: frame Interpolation for Large Motion)已被ECCV 2022接收。

        技術人員通過雙向運動估計、與尺度無關得特征提取等方式,做出了較好得幀插值效果。

        就目前來說,該技術難以突破得點在于:

        即便是短短幾秒,支持中人物或物體也進行了一套復雜動作,使得幀插值后,視頻失真。

        不過,如果不追求寫實,做出一些魔幻效果,該技術已經綽綽有余(手動狗頭):

        △ 比如讓建筑變成變形金剛

        背后團隊與Stable Diffusion有淵源

        此番大火得幀插值工具背后團隊叫:Runway。

        最近AIGC圈頂流,Stable Diffusion,所依據得論文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》正是由慕尼黑大學、海德堡大學及他們共同完成。

        其中感謝作者分享之一得Patrick Esser,也是Runway得首席科學家。

        (值得一提得是,Patrick Esser及Runway前段時間還在與Stability AI因Stable Diffusion來回扯皮。)

        根據公開資料,Runway成立于2018年,是一家希望用AI/ML與計算機圖形學技術在視頻、圖像、音樂、文本領域提供內容創意工具得創業公司,總部位于美國紐約。

        截至目前,該公司已總計獲得4550萬美元投資,投資方包括Coatue、Amplify、Lux、Compound等機構。

        Runway旗下產品涉及多個模態,不僅有開頭提及得靜態支持生成絲滑視頻,也包括文本生成圖像、支持移除背景、依靠文本對圖像修改、刪除視頻中物體、聲音去噪等等。

        感興趣得朋友,可在他們得自己試玩。

        附上鏈接:感謝分享app.runwayml感謝原創分享者/video-tools

        參考鏈接:
        [1]感謝分享weibo感謝原創分享者/tv/show/1034:4833638056132718?from=old_pc_videoshow
        [2]感謝分享app.runwayml感謝原創分享者/ai-tools/frame-interpolation
        [3]感謝分享twitter感謝原創分享者/runwayml/status/1587791749912662022
        [4]感謝分享github感謝原創分享者/runwayml/guided-inpainting
        [5]感謝分享arxiv.org/abs/2205.09731

        — 完 —

        量子位 QbitAI · 頭條號簽約

        感謝對創作者的支持我們,第壹時間獲知前沿科技動態

         
        (文/馮鏡火)
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        本文為馮鏡火推薦作品?作者: 馮鏡火。歡迎轉載,轉載請注明原文出處:http://m.sneakeraddict.net/qzkb/show-104205.html 。本文僅代表作者個人觀點,本站未對其內容進行核實,請讀者僅做參考,如若文中涉及有違公德、觸犯法律的內容,一經發現,立即刪除,作者需自行承擔相應責任。涉及到版權或其他問題,請及時聯系我們郵件:weilaitui@qq.com。
         

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