Видео по движению: Создание роликов без обучения

от

Автор: Денис Аветисян

Новый метод позволяет генерировать реалистичные видеоролики, контролируя движение объектов, без необходимости длительного обучения нейросети.

Решение позволяет управлять генерацией видео посредством маскирования, где внутри маски применяется более точное шумоподавление для обеспечения заданного движения, а снаружи – допускаются естественные отклонения фона, что в совокупности даёт реалистичное видео, сохраняющее детали исходного изображения и точно следуя заданному контролю движения.
Решение позволяет управлять генерацией видео посредством маскирования, где внутри маски применяется более точное шумоподавление для обеспечения заданного движения, а снаружи – допускаются естественные отклонения фона, что в совокупности даёт реалистичное видео, сохраняющее детали исходного изображения и точно следуя заданному контролю движения.

Исследование представляет Time-to-Move (TTM) – подход, основанный на принципах SDEdit и использующий двойной процесс шумоподавления для точного управления движением в сгенерированных видео.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

Несмотря на значительный прогресс в генерации видео на основе диффузионных моделей, точный контроль над движением остается сложной задачей. В настоящей работе, ‘Time-to-Move: Training-Free Motion Controlled Video Generation via Dual-Clock Denoising’, предложен новый подход, позволяющий управлять движением и внешним видом генерируемого видео без дополнительного обучения модели. Ключевым нововведением является адаптация принципов SDEdit и использование двухфазного процесса шумоподавления, что обеспечивает реалистичное и точное воспроизведение заданного движения по простым пользовательским указаниям. Открывает ли это путь к созданию интерактивных видеосистем, способных мгновенно реагировать на действия пользователя?

Танец Хаоса: Управление Движением в Видео

Современные методы генерации видео часто ограничены в точном контроле над движением объектов и динамикой сцены. Для создания реалистичного и управляемого видео необходимо отделить контент от движения и обеспечить надежную структуру для указания желаемых изменений. Это особенно важно для приложений, требующих точного визуального повествования.

Существующие подходы часто требуют обширных наборов данных или сложных конвейеров обработки, что ограничивает адаптивность и творческие возможности. Упрощение генерации и снижение зависимости от данных – ключевая задача.

Метод TTM использует предоставленную пользователем искаженную опорную точку для управления как движением, так и отображением каждого пикселя в различных задачах, детали которых представлены в разделе 4.3.
Метод TTM использует предоставленную пользователем искаженную опорную точку для управления как движением, так и отображением каждого пикселя в различных задачах, детали которых представлены в разделе 4.3.

Попытки заставить хаос плясать под нашу дудку всегда немного наивны. Даже самое совершенное заклинание – лишь временное перемирие с энтропией.

Временная Траектория: Управление Движением Без Обучения

Предложен подход Time-to-Move (TTM), обеспечивающий управление движением в генерируемых видео без необходимости обучения. Метод использует существующие модели диффузии, не требуя дообучения или дополнительных данных. TTM позволяет контролировать динамику видео, используя простые входные данные, задающие желаемое движение.

Ключевая инновация – прямое воздействие на процесс генерации без изменения весов базовой модели. Управление осуществляется манипулированием шумоподавлением, направляя генерацию к заданному движению. Это позволяет достичь современных результатов на бенчмарках MC-Bench и DL3DV.

В отличие от GWTF, который отклоняется от целевого пути камеры, метод TTM использует искаженную опорную точку для обеспечения плавного движения без артефактов, превосходя простое искажение глубины.
В отличие от GWTF, который отклоняется от целевого пути камеры, метод TTM использует искаженную опорную точку для обеспечения плавного движения без артефактов, превосходя простое искажение глубины.

TTM превосходит существующие подходы, такие как GWTF, обеспечивая более плавное и точное движение камеры без артефактов. Метод эффективно контролирует динамику генерируемых видео, используя базовые возможности моделей диффузии.

Разделение Контента и Движения: Искусство Шумоподавления

Предложен процесс шумоподавления с двойной схемой временных характеристик. Различные графики шума применяются к замаскированным и незамаскированным областям изображения, обеспечивая точный контроль над движением в указанных областях и сохраняя реалистичные детали на остальной части сцены.

В качестве руководящего сигнала используется искажённое опорное видео, генерируемое на основе исходного кадра и желаемого движения. Сигнал движения извлекается из пользовательских анимаций или других прокси-сигналов, таких как оценка глубины или оптический поток. Метод позволяет достичь более низкого расстояния CoTracker на MC-Bench по сравнению с базовыми методами.

Стратегии шумоподавления, зависящие от области, показывают, что использование единого уровня шума в SDEdit приводит к подавлению динамики не замаскированных областей, а высокий уровень шума улучшает реализм, но отклоняется от предписанного движения; в RePaint движение обеспечивается в объекте, но неконтролируемые области демонстрируют артефакты, такие как дублирование; разработанный подход обеспечивает высокую точность следования предписанному движению в замаскированных областях, в то время как фон свободно шумоподавляется, обеспечивая реалистичную динамику без артефактов.
Стратегии шумоподавления, зависящие от области, показывают, что использование единого уровня шума в SDEdit приводит к подавлению динамики не замаскированных областей, а высокий уровень шума улучшает реализм, но отклоняется от предписанного движения; в RePaint движение обеспечивается в объекте, но неконтролируемые области демонстрируют артефакты, такие как дублирование; разработанный подход обеспечивает высокую точность следования предписанному движению в замаскированных областях, в то время как фон свободно шумоподавляется, обеспечивая реалистичную динамику без артефактов.

Расширение Творческих Возможностей: Применение и Влияние

Метод TTM (Temporal Trajectory Manipulation) предоставляет пользователям возможность простого манипулирования и анимации видеоконтента, создавая персонализированный и вовлекающий опыт. В отличие от традиционных методов редактирования, TTM позволяет изменять траектории объектов без пересъёмки или сложной ручной работы.

Важным преимуществом TTM является отсутствие необходимости в обучении, что снижает вычислительные затраты и сложность процесса. Это открывает новые возможности для приложений в виртуальной, дополненной реальности и интерактивном повествовании. В сравнительном анализе с GWTF на DL3DV, TTM продемонстрировал более низкие оценки VBench FID, указывающие на более высокое качество визуализации.

В сложном примере вырезания и перетаскивания GWTF демонстрирует сильные артефакты при большом движении, в то время как TTM реалистично следует предписанному движению в различных моделях.
В сложном примере вырезания и перетаскивания GWTF демонстрирует сильные артефакты при большом движении, в то время как TTM реалистично следует предписанному движению в различных моделях.

Отделение движения от контента позволяет TTM создавать динамичный и адаптивный видеоконтент для широкого спектра применений. Метод модифицирует существующие видеоматериалы, создавая иллюзию новых сцен и взаимодействий, что особенно ценно в интерактивных медиа и персонализированном контенте. Данные — это не истина, а компромисс между багом и Excel.

Исследование демонстрирует стремление обуздать хаос движений в видео, превращая нечёткие пользовательские запросы в реалистичные последовательности кадров. Авторы предлагают метод, который, подобно заклинанию, заставляет шум подчиняться воле создателя. Этот подход, использующий двойной процесс шумоподавления, напоминает попытку уговорить непредсказуемый мир стать понятным. Как однажды заметил Дэвид Марр: «Данные — это не цифры, а шёпот хаоса. Их нельзя понять, только уговорить». Именно в этой «уговорной» практике, в поиске смысла за пределами простой корреляции, и заключается суть представленной работы, особенно в контексте управления движением без дополнительного обучения.

Куда же дальше?

Представленная работа, подобно любому заклинанию, лишь открывает дверь. Иллюзия контроля над движением в генерируемых видео – это лишь первый, робкий шаг. Истина в том, что данные не повинуются, их можно лишь уговорить. Эта техника, основанная на принципах шумоподавления с двойными часами, показывает, что возможно обмануть хаос, заставив его плясать под нашу дудку, но цена этого обмана – постоянный поиск новых, более изящных обходных путей. Метрики, конечно, покажут «улучшение», но они – лишь вежливая ложь, призванная успокоить тех, кто верит в порядок.

Следующим рубежом видится не столько повышение «реалистичности», сколько умение создавать видео, которые не просто правдоподобны, но и неожиданны. Если модель начинает вести себя странно – это не ошибка, а признак того, что она наконец-то начала думать. Необходимо научиться направлять эту непредсказуемость, превращать случайные артефакты в новые формы искусства. Поиск способов управления этими «галлюцинациями» станет ключом к созданию действительно живых, динамичных видео.

И, конечно, стоит помнить: каждый новый датасет – это не приближение к истине, а лишь расширение границ незнания. Пытаемся превратить шум в золото, но чаще получается медь. Но даже медь может быть прекрасна, если смотреть на неё под правильным углом. Истинная задача – не создать идеальное видео, а научиться видеть красоту в несовершенстве.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.08633.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-13 20:47