支持文本圖像視頻輸入
先上代碼再發(fā)論文，騰訊新開源文生視頻工具火了。
名為MuseV，主打基于視覺條件并行去噪的無限長度和高保真虛擬人視頻生成。
老規(guī)矩，先看效果。
靜態(tài)的金克絲秒秒鐘就能動起來朝你拋媚眼：
畫中詩圣也“活”了過來：
各種風格都能駕馭，風景圖也不在話下：
更有搞笑風《微笑的騎士》：
再上難度，復雜些的彈唱也處理得比較自然：
此外，加入“骨架”控制動作、姿勢也可以：
騰訊這次論文還沒發(fā)直接放出訓練好的模型和部署運行的代碼的操作讓網友眼前一亮。主頁顯示訓練代碼也即將推出。
不少人已趁熱碼住，GitHub獲星500+。
還有網友已經玩上了：
圍觀網友直呼距離成為視頻達人只差一個AI。
嘴唇也能同步
除了直接放出模型代碼，目前MuseV還有demo可體驗。
demo界面有兩種玩法。
一種可以上傳一張圖然后加上Prompt在這張圖的基礎上進行視頻生成；另一種是上傳一個參考視頻和一張圖，使圖片中的內容按照視頻中的動作運動起來。
緊接著下方還有一些參數可以調整?？梢宰远x視頻的時長以及視頻的尺寸。
此外值得一提的是，文本、圖像到視頻的生成結果的所有幀直接由MuseV生成，沒有時序超分辨、空間超分辨等任何后處理。
而輸入視頻控制姿態(tài)的生成模式下，開發(fā)團隊表示需要參考視頻的首幀條件和參考圖像的首幀條件對齊，不然會破壞首幀的信息，效果會更差。所以一般生成流程是：
- 確定參考視頻；
- 用參考視頻的首幀走圖生圖、controlnet流程，可以使用MJ等各種平臺；
- 拿第二步中的生成圖、參考視頻用MuseV生成視頻。
除MuseV，開發(fā)團隊還表示即將發(fā)布一個實時高質量的唇同步模型——MuseTalk，可與MuseV一起搭配使用。
MuseV里面長啥樣？
技術方面，據了解MuseV是在去年7月左右基于擴散模型實現(xiàn)的技術進展，受到Sora啟發(fā)，開發(fā)團隊決定開源MuseV，之后將轉向擴散+Transformer方案。
也就是說，MuseV是基于擴散模型的虛擬人視頻生成框架。
模型架構如下圖所示：
總的來說，MuseV具有以下特點：
首先是支持使用新穎的視覺條件并行去噪方案進行無限長度生成，不會再有誤差累計的問題，尤其適用于固定相機位的場景。
并行去噪算法示意圖如下：
其次，MuseV提供了基于人物類型數據集訓練的虛擬人視頻生成預訓練模型。
而且支持圖像到視頻、文本到圖像到視頻、視頻到視頻的生成；兼容Stable Diffusion文圖生成生態(tài)系統(tǒng)，包括base_model、lora、controlnet等。
還支持多參考圖像技術，包括IPAdapter、ReferenceOnly、ReferenceNet、IPAdapterFaceID。
參考鏈接：
[1]https://github.com/TMElyralab/MuseV
[2]https://twitter.com/Gorden_Sun/status/1774825159939256678
本文鏈接：騰訊開源視頻生成新工具，論文還沒發(fā)先上代碼的那種http://m.sq15.cn/show-2-4575-0.html
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