Автор: Денис Аветисян
Новая модель Spatia использует 3D-карту окружения для создания длинных и связных видео, избегая типичных артефактов и нестыковок.
Представлен фреймворк Spatia, использующий явную 3D-карту точек в качестве пространственной памяти для согласованной генерации видео длинной последовательности, основанный на диффузионных моделях и нейронном рендеринге.
Современные модели генерации видео испытывают трудности с поддержанием долгосрочной пространственной и временной согласованности из-за высокой размерности и сложности видеоданных. В данной работе представлена архитектура Spatia: Video Generation with Updatable Spatial Memory, использующая явное 3D-представление сцены в виде облака точек в качестве постоянной пространственной памяти. Этот подход позволяет итеративно генерировать видеоклипы, опираясь на эту память и динамически обновляя её с помощью визуальной SLAM, обеспечивая тем самым реалистичность и согласованность генерируемых сцен. Не откроет ли это путь к созданию интерактивных и геометрически точных систем генерации видео нового поколения?
Существующая проблема: Несогласованность в длинных видео
Существующие методы генерации видео часто сталкиваются с проблемой временной согласованности, что приводит к появлению нежелательного мерцания или неестественных артефактов в сгенерированных роликах. Данное явление обусловлено сложностью поддержания непрерывности и логичности визуальных изменений на протяжении длительных последовательностей кадров. Модели генерации, неспособные эффективно отслеживать и предсказывать динамику сцены, создают видео, где объекты внезапно меняют форму, освещение нереалистично переливается, а движения кажутся прерывистыми и неестественными. В результате, несмотря на впечатляющие успехи в области искусственного интеллекта, создание правдоподобных и визуально стабильных длинных видео остается сложной задачей, ограничивающей применение сгенерированного контента в сферах, требующих высокой степени реализма и достоверности.
Сохранение пространственной согласованности в продолжительных видеопоследовательностях остается серьезной проблемой для генеративных моделей. Несмотря на значительный прогресс в создании отдельных кадров, обеспечение логичной и непрерывной связи между ними, особенно в динамичных сценах, представляет собой сложную задачу. Модели часто испытывают трудности с поддержанием постоянства объектов, их формы и положения в пространстве на протяжении всего видео, что приводит к визуальным артефактам и нереалистичным результатам. Это связано с тем, что большинство существующих подходов фокусируются на генерации каждого кадра независимо, не учитывая глобальную структуру сцены и взаимосвязи между объектами. Успешное решение данной проблемы требует разработки моделей, способных к более глубокому пониманию трехмерного пространства и динамики объектов, что позволит создавать более реалистичные и убедительные видеоролики.
Существующие методы генерации видео часто сталкиваются с проблемой реалистичного долгосрочного моделирования из-за отсутствия явного представления об окружающем трехмерном пространстве. Вместо того чтобы понимать сцену как полноценную 3D-структуру, многие модели оперируют последовательностью 2D-изображений, что приводит к несогласованности в перспективе, освещении и геометрии объектов при изменении угла обзора или временной последовательности. Это особенно заметно при генерации длинных видеороликов, где даже незначительные ошибки в понимании 3D-пространства накапливаются, создавая визуальные артефакты и разрушая иллюзию реализма. Отсутствие такого представления ограничивает способность модели предсказывать, как объекты будут взаимодействовать друг с другом и с окружающей средой в течение длительного времени, что существенно затрудняет создание правдоподобных и последовательных видео.
Несогласованность в генерируемых видеоматериалах существенно ограничивает их применение в областях, требующих высокой степени реалистичности и погружения, таких как иммерсивные виртуальные среды и сложные симуляции. Отсутствие временной и пространственной когерентности приводит к визуальным артефактам, разрушающим эффект присутствия и затрудняющим взаимодействие пользователя с виртуальным миром. Например, в симуляторах обучения, где требуется точное воспроизведение физических процессов и поведения объектов, подобные несоответствия могут привести к неверным выводам и неэффективному обучению. Аналогично, в интерактивных развлечениях и виртуальных турах, визуальные помехи снижают степень вовлеченности и реалистичность опыта, препятствуя полноценному погружению в созданный мир.
Spatia: Якорение видео в трехмерном пространстве
В основе Spatia лежит использование явных 3D-облаков точек для представления сцены, что позволяет создать “пространственную память” для генерации видео. Вместо обработки видео как последовательности 2D-кадров, Spatia оперирует трехмерной моделью окружения, состоящей из плотного набора точек в пространстве. Каждая точка в облаке содержит информацию о координатах и, потенциально, дополнительных атрибутах поверхности. Эта пространственная память служит основой для понимания геометрии сцены и взаимосвязей между объектами, обеспечивая основу для создания более когерентных и реалистичных видеопоследовательностей. Использование облаков точек позволяет Spatia сохранять информацию о геометрии сцены во времени и использовать ее для последовательной генерации новых кадров.
В Spatia для оценки облаков точек и создания согласованного трехмерного представления сцены используется MapAnything. Эта система позволяет автоматически реконструировать геометрию окружения на основе видеоданных, идентифицируя ключевые точки и формируя плотное облако точек, которое служит основой для пространственной памяти. MapAnything предоставляет информацию о положении объектов в пространстве, что необходимо для обеспечения согласованности генерируемого видео во времени и в пространстве. Точность и плотность получаемого облака точек напрямую влияют на качество и реалистичность генерируемых видеопоследовательностей.
Обусловленность процесса генерации видео пространственной памятью, сформированной на основе 3D-сцены, обеспечивает повышенную временную и пространственную согласованность. Это достигается за счет того, что модель учитывает положение объектов и их взаимосвязи в трехмерном пространстве на протяжении всей последовательности кадров. В результате, генерируемые видео демонстрируют более реалистичные и логичные взаимодействия объектов, а также сохраняют визуальную целостность при смене ракурса и длительных временных интервалах. Использование пространственной памяти позволяет избежать распространенных артефактов, таких как «плавающие» объекты или внезапные изменения перспективы, повышая общее качество и правдоподобность генерируемого видеоконтента.
Использование пространственной памяти, основанной на 3D-сцене, позволяет Spatia генерировать видеоролики с сохранением согласованности точек обзора и взаимодействий между объектами на протяжении длительных последовательностей. Это достигается за счет привязки генерируемого видео к точным 3D-координатам объектов и сцены, что предотвращает их нелогичное перемещение или изменение формы во времени. Сохранение согласованности достигается за счет использования 3D-сцены в качестве условия для процесса генерации, что гарантирует, что последующие кадры будут соответствовать ранее установленной геометрии и позициям объектов, обеспечивая реалистичное и непрерывное повествование.
Динамичные миры из статических сцен
В Spatia, разделение статической сцены от динамических объектов осуществляется посредством использования SAM2 (Segment Anything Model 2). Этот подход позволяет независимо контролировать и манипулировать как статичными элементами окружения, так и движущимися объектами. SAM2 идентифицирует и сегментирует объекты на изображении, создавая маски, которые затем используются для разделения сцены на статические и динамические компоненты. Это разделение критически важно для последующего редактирования и анимации, поскольку позволяет применять различные преобразования к каждому типу объектов без влияния на другой.
В рамках Spatia для повышения согласованности движущихся объектов используется RoMa — алгоритм, устанавливающий соответствия между кадрами. RoMa определяет и отслеживает одни и те же точки или признаки на различных кадрах видеопоследовательности, что позволяет системе корректно интерпретировать движение объектов и предотвращать визуальные артефакты, такие как дрожание или расщепление. Установление точных соответствий между кадрами является ключевым этапом для последующего моделирования движения и интеграции динамических объектов в статичную сцену, обеспечивая реалистичность и визуальную целостность генерируемых изображений.
В Spatia для обеспечения пространственного соответствия динамических объектов используется управляющая сеть ControlNet, которая использует 3D облака точек статической сцены в качестве входных данных. ControlNet направляет процесс диффузии, гарантируя, что генерируемые изменения в динамических объектах согласованы с геометрией и структурой окружающей статической среды. Это достигается путем интеграции облака точек в механизм управления процессом диффузии, что позволяет точно позиционировать и ориентировать движущиеся объекты в 3D пространстве, избегая визуальных артефактов и нереалистичных взаимодействий со сценой.
В Spatia для достижения реалистичной анимации динамических объектов используется метод Flow Matching, позволяющий модели выучить поле скоростей этих объектов. Вместо прямого прогнозирования смещения пикселей, Flow Matching моделирует непрерывный процесс деформации, что позволяет получать более плавные и физически правдоподобные траектории движения. Обучение поля скоростей происходит на основе анализа последовательности кадров, где модель определяет вектор скорости для каждой точки в движущемся объекте. Использование этого подхода позволяет Spatia генерировать реалистичные движения даже для сложных объектов и сцен, избегая рывков и неестественных артефактов, характерных для других методов анимации.
За пределами реализма: Управляемая и согласованная генерация
В основе системы Spatia лежит инновационный подход к генерации видео, начинающийся с видеокодека WAN2.2. Этот кодек преобразует видеопоток в последовательность дискретных токенов, которые служат компактным представлением визуальной информации. Полученные токены затем передаются в генеративную конвейерную систему, построенную на базе латентных диффузионных моделей. Такой подход позволяет системе эффективно кодировать и декодировать видеоданные, обеспечивая при этом высокую степень контроля над процессом генерации и позволяя создавать реалистичные и последовательные видеоролики на основе заданных параметров и текстовых описаний.
Для повышения стабильности и реалистичности генерируемых видео, система Spatia использует концепцию опорных кадров в сочетании с трехмерной сценой. Эти кадры служат своего рода “якорями”, обеспечивающими привязку генерируемого контента к существующей среде. Вместо того чтобы полагаться исключительно на латентное пространство диффузионных моделей, система постоянно сверяется с опорными кадрами, что позволяет сохранять визуальную согласованность и предотвращать искажения в динамике сцены. Такой подход особенно важен для генерации длинных видеопоследовательностей, где даже незначительные отклонения могут накапливаться и приводить к неестественным результатам. Использование опорных кадров позволяет Spatia генерировать более правдоподобные и визуально связные видео, эффективно “заземляя” сгенерированный контент в трехмерном пространстве.
Система Spatia предоставляет пользователям возможность управления процессом генерации видео посредством текстовых запросов, позволяя точно определять желаемое содержание и действия, происходящие в трехмерной сцене. Это достигается за счет интеграции текстовых инструкций непосредственно в конвейер генерации, что дает возможность создавать видеоролики, соответствующие конкретным требованиям и сценариям. Пользователь может, например, задать параметры освещения, добавить определенные объекты или определить траекторию движения камеры, влияя тем самым на итоговый результат и получая видео, полностью отвечающее его видению. Такой подход открывает широкие возможности для создания кастомизированного контента и интерактивных визуализаций.
Система Spatia обеспечивает генерацию продолжительных видеопоследовательностей с высокой степенью согласованности в пространстве и времени благодаря использованию авторегрессионных фреймворков и KV-кэша. Этот подход позволяет эффективно обрабатывать информацию и поддерживать преемственность кадров на протяжении всей видеозаписи. Подтверждением эффективности данной технологии служит улучшение показателей на тестовом наборе RealEstate (таблица 2), где наблюдается повышение значений метрик PSNR, SSIM и LPIPS. В частности, улучшенная согласованность проявляется в задачах генерации видео в замкнутом цикле, что свидетельствует о способности системы создавать реалистичные и логичные видеосюжеты, сохраняя визуальную целостность на протяжении всего процесса.
Наблюдая за энтузиазмом вокруг Spatia и её обещаниями долгосрочной согласованности в генерации видео, невольно вспоминается фраза Дэвида Марра: «Всё, что обещает быть self-healing, просто ещё не ломалось». Идея использования 3D-сцены в качестве «пространственной памяти» звучит элегантно, но история показывает, что рано или поздно даже самые изящные архитектуры сталкиваются с проблемами масштабируемости и непредсказуемым поведением в реальных условиях. Авторы, безусловно, уделили внимание динамическому и статическому разделению, что является важным шагом, однако, как показывает практика миграций, любое разделение — это лишь отсрочка неизбежного столкновения с реальностью. В конечном итоге, стабильность системы определяется не теоретической элегантностью, а способностью выдерживать непрерывный поток новых багов.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, элегантна в своей попытке приручить пространственную память для генерации видео. Однако, не стоит обольщаться: любое «долгосрочное соответствие», созданное сегодня, завтра потребует ресурсов, о которых сейчас не принято говорить. Очевидно, что масштабирование этой архитектуры столкнётся с теми же проблемами, что и у любой другой: увеличение разрешения и длительности видео неизбежно выявит узкие места в представлении 3D-сцены и в скорости диффузионных моделей.
Вместо того, чтобы гоняться за «реалистичностью», возможно, стоит обратить внимание на более приземлённые задачи. Например, на методы, позволяющие эффективно редактировать уже сгенерированные сцены, или на способы сжатия пространственной памяти без существенной потери качества. Попытки создать «идеальный» генератор, способный создавать бесконечно длинные и сложные видео, кажутся наивными.
В конечном итоге, вероятно, лучшим решением окажется не создание единой универсальной архитектуры, а разработка набора специализированных инструментов, позволяющих решать конкретные задачи генерации видео. Иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт о своей производительности. И, конечно, не стоит забывать, что «пространственная память» — это всего лишь ещё одна абстракция, которая рано или поздно потребует оптимизации.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15716.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Фотонные квантовые вычисления: на пути к практической реализации
- Квантовая оптимизация без ограничений: Новый подход к масштабируемым алгоритмам
- Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
2025-12-26 10:52