视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

近期,除了广受关注的大型语言模型持续占据头条,视频生成技术也在不断取得重大突破,多家公司已经相继发布了新的模型

首先,Runway作为最早探索视频生成领域的领头羊之一,升级了其Gen-2模型,带来了电影级别的高清晰度,令人瞩目。同时,视频生成的一致性也得到了重大改进

但是,这种一致性的提升似乎是以牺牲视频动态性为代价的。从 Gen-2 的官方宣传视频中可以看出,尽管集合了多个短片段,但每个片段的动态性相对较弱,难以捕捉到人物、动物或物体的清晰动作和运动。

近期,Meta 也发布了视频生成模型 Emu Video。从 Emu Video 的官方示例中可以看出,其视频的动态性比 Gen-2 有明显提高,但仍然局限于较为简单的动作。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

开发出了经典的文生图模型 Stable Diffusion 的公司 Stability.ai,也于近日发布了开源视频生成模型 Stable Video Diffusion (SVD),引发了开源社区的大量关注和讨论。SVD 效果能和 Gen-2 相当,通过测试样例能看出 SVD 生成的视频也相对缺少动态性。

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

在SVD论文中指出了目前SVD生成的视频存在动态性不足的问题

上述示例表明,生成有高度一致性且有丰富动态性的视频,让视频内容真正地动起来,是目前视频生成领域中的最大挑战

在这方面,最新的研究成果 PixelDance 迈出了关键性的一步,其生成结果的动态性显著优于目前现有的其它模型,引起了业界的关注。

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

twitter上著名的ai博主@_akhaliq转发的pixeldance新闻已经获得了接近8万次浏览

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

在官网(https://makepixelsdance.github.io)中,PixelDance 给出了两种不同的视频生成模式。

有两种模式可以选择,第一种是基础模式(Basic Mode)。在这种模式下,用户只需要提供一张指导图片和文本描述,PixelDance 就能够生成一段高度一致且富有动态性的视频。指导图片可以是真实的照片,也可以是由现有的文生成图模型生成的

从展示的结果来看,真实风格、动画风格、二次元风格、魔幻风格,PixelDance 通通都可以解决,人物动作、脸部表情、相机视角控制、特效动作,Pixeldance 也都可以很好的完成。只能说一句 tql!

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

第二种是高级魔法模式(Magic Mode),给了用户更多发挥想象力和创造力的空间。在这种模式下,用户需要提供两张指导图片+文本描述,可以更好地生成更有难度的视频内容。网站中展示了用魔法模式做出的各种炫酷特效镜头。

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

除此之外,官网还展示了一个完全使用 PixelDance 制作的 3 分钟故事短片

非常震撼的一点是,使用 PixelDance 能按照用户预想的一个故事,制作每一个场景和对应的动作。不管是真实场景(如埃及、长城等),还是虚幻场景(如外星球),PixelDance 都能生成细节丰富、动作丰富的视频,甚至各种特效镜头也不在话下。

主人公北极熊先生的黑色礼帽和红色领结在各种场景中都得到了很好的保持。现在生成长视频已经不再是简单地拼凑不相关的短视频片段了!

而达到这样拔群的视频生成效果,并没有依赖复杂的数据集和大规模的模型训练,PixelDance 在公开的 WebVid-10M 数据集上仅用 1.5B 大小的模型就达到了上述效果。

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

论文地址:https://arxiv.org/abs/2311.10982

啵啵动漫 啵啵动漫

一键生成动漫视频,小白也能轻松做动漫。

啵啵动漫 298 查看详情 啵啵动漫

重新写内容,不改变原意,改写成中文:请访问以下网址获取demo:https://makepixelsdance.github.io

在相应的论文《Make Pixels Dance: High-Dynamic Video Generation》中,作者指出了视频生成难以做出好效果的原因:相比于图片生成,视频生成具有特征空间显著更大、动作多样性显著更强的特点。这就导致了现有的视频生成方法难以学到有效的时域动作信息,生成的视频虽然图片质量较高,但动态性非常有限。

针对上述问题,PixelDance 提出了基于文本指导 + 首尾帧图片指导的视频生成方法,使得模型更充分地关注和学习视频的动态信息。

视频生成中,首帧图片提供了整个视频内容的框架和素材。同时,将上一个视频片段的尾帧作为下一个片段的首帧指导,可以生成更长的视频。视频文本描述则描述了视频动作的具体内容。而尾帧图片指导则为视频生成过程提供了结束状态的信息。作者提出了一种适配的方法,使得模型能够接受相对粗糙的图片作为指导,这使得用户可以使用基本的图片编辑工具来获得尾帧图片指导

官网的信息显示,目前还在积极地迭代模型效果中,未来 2-3 个月内就会放出人人可以试用的模型。目前,作者也提供了途径支持大家发送想要测试的样例,目前官网中已经放出了一些用户的测试样例:

视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效

如此看来,有了 PixelDance,只要有天马行空的想象力,人人都可以成为「百万特效大师」!

以上就是视频生成新突破:PixelDance,轻松呈现复杂动作与炫酷特效的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 chuangxiangniao@163.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
发布者:程序猿,转转请注明出处:https://www.chuangxiangniao.com/p/458016.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2025年11月8日 02:16:52
下一篇 2025年11月8日 02:21:15

相关推荐

  • Python如何进行数据标准化?sklearn预处理方法

    数据标准化在机器学习中至关重要,因为它能消除特征间的尺度差异,提升模型性能。1. 数据标准化的必要性在于防止尺度大的特征主导模型训练,使各特征具有可比性;2. 常见方法包括standardscaler(适用于正态分布)、minmaxscaler(缩放到指定区间但对异常值敏感)、robustscale…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • Python如何进行文本摘要?NLP技术实现

    文本摘要可通过python实现,主要方法包括:1.使用现成库如sumy和pytextrank进行抽取式摘要;2.结合jieba分词与textrank算法处理中文文本;3.利用huggingface transformers实现生成式摘要。sumy支持多种算法,适合通用场景,pytextrank更适合…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • Python中如何操作Hive?PyHive连接方法

    1.pyhive支持的认证方式包括nosasl、kerberos和ldap;2.使用pyhive操作hive时需要注意参数化查询、资源管理、大数据量处理、性能优化和错误处理;3.pyhive可与pandas、pyspark及airflow等工具协同工作。pyhive连接hive常用的认证方式有三种:…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • 如何使用Python发送带附件的邮件?smtplib实战指南

    使用python发送带附件的邮件,需先开启邮箱smtp服务并获取授权码。1. 导入smtplib和email模块;2. 配置发件人、收件人、smtp服务器及授权码等基本信息;3. 使用mimemultipart构建邮件内容并添加正文和附件;4. 通过smtp_ssl连接服务器并发送邮件;5. 处理异…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • 怎样用Python操作SQLite?轻量数据库使用指南

    python操作sqlite数据库的核心是使用内置的sqlite3模块,其流程包括:1. 导入模块;2. 使用sqlite3.connect()建立数据库连接(可为文件或内存);3. 创建游标对象;4. 执行sql命令进行增删改查;5. 通过commit()提交更改或rollback()回滚事务;6…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • 如何使用Python操作Redis?redis-py连接配置指南

    使用python操作redis最常用的方式是redis-py库。1. 安装:pip install redis;2. 基础连接:通过redis.redis()并指定host、port、db等参数建立连接;3. 数据操作:支持字符串、哈希、列表、集合、有序集合等数据类型的操作;4. 安全配置:设置pa…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • Python如何高效读取大型CSV文件?pandas分块处理详细教程

    使用pandas的chunksize参数分块读取大型csv文件可避免内存溢出。1. 通过pd.read_csv设置chunksize参数,返回textfilereader对象进行迭代处理;2. 每次迭代处理一个dataframe块,减少内存占用;3. 可在循环内执行过滤、聚合等操作,并累积结果;4.…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • Python怎样处理中文分词?jieba库实战教程

    python中处理中文分词常用jieba库,1.安装使用pip install jieba并调用jieba.cut()进行精确或全模式分词;2.通过jieba.load_userdict()加载自定义词典提升准确性;3.分词后可转列表、过滤停用词优化结果;4.支持关键词提取和词性标注功能,分别用ji…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • 在VSCode中设置远程Jupyter Notebook的工作目录

    本文旨在解决在VSCode中连接远程Jupyter Notebook时,相对路径导入失效的问题。通过利用VSCode Jupyter扩展的jupyter.runStartupCommands配置,我们可以在Jupyter内核启动时自动将工作目录切换到当前Notebook文件所在的目录,从而确保相对导…

    2025年12月14日
    000
  • 在VSCode中为远程Jupyter Notebook设置工作目录

    本文旨在解决在VSCode中连接远程Jupyter Notebook时,因工作目录不匹配导致相对导入失败的问题。通过深入探讨问题的根源,并提供一个基于VSCode Jupyter扩展的jupyter.runStartupCommands配置项的有效解决方案,本教程将指导用户如何自动将远程Jupyte…

    2025年12月14日
    000
  • VS Code中远程Jupyter Notebook工作目录配置指南

    本文旨在解决VS Code连接远程Jupyter Notebook时,相对路径导入失效的问题。由于远程Jupyter内核默认工作目录为启动路径而非当前Notebook所在目录,导致模块导入错误。文章将深入探讨此问题,并提供一个通过配置VS Code settings.json 中 jupyter.r…

    2025年12月14日
    000
  • Tkinter温度转换器开发指南:解决GUI事件处理与数据获取问题

    本文旨在解决Tkinter GUI应用中常见的用户输入数据获取时机问题,特别是如何正确处理Entry组件的输入。我们将探讨GUI事件循环的非阻塞特性,并演示如何通过事件绑定和模块化函数设计,实现响应式的温度转换器,确保在用户输入数据后才进行计算,并提供健壮的错误处理机制。 在开发图形用户界面(gui…

    2025年12月14日
    000
  • 解决 Tkinter 温度转换器无响应问题:深入理解事件绑定与 GUI 交互

    本教程旨在解决 Tkinter GUI 应用中常见的用户输入与事件响应时序问题。针对一个不工作的温度转换器示例,我们将解释为何直接获取新创建 Entry 控件的值会导致无响应。核心在于理解 Tkinter 的事件驱动机制,通过将计算逻辑绑定到用户输入完成后的特定事件(如按下回车键)上,确保数据在可用…

    2025年12月14日
    000
  • Tkinter温度转换器事件处理与交互优化指南

    本文旨在解决Tkinter应用程序中常见的用户输入与界面更新时序问题,特别是当用户尝试在动态创建的输入框中获取值时遇到的挑战。通过详细分析Tkinter的事件循环机制,并提供一个优化后的温度转换器示例代码,演示如何正确地将事件绑定到特定组件、实现输入验证和错误处理,从而构建响应式且用户友好的图形界面…

    2025年12月14日
    000
  • Tkinter温度转换器:掌握GUI事件驱动与动态组件交互

    本教程详细讲解如何使用Python Tkinter库构建一个功能完善的温度转换器。文章聚焦于GUI编程中常见的“同步输入”误区,阐述事件驱动模型的正确应用,并通过动态创建输入框并绑定特定事件,实现用户选择不同转换类型后,在相应输入框中实时进行温度换算,同时提供健壮的输入校验与用户反馈机制。 在图形用…

    2025年12月14日
    000
  • Python怎样进行手势识别?MediaPipe解决方案

    mediapipe手势识别底层逻辑包括手掌检测、手部关键点检测、手部追踪和手势解释四个步骤。①手掌检测使用轻量级cnn定位手部区域;②手部关键点检测通过精细cnn识别21个三维关键点,提供手部姿态几何信息;③手部追踪利用前帧结果提升效率,保障实时性;④手势解释基于关键点数据进行几何计算或结合分类器实…

    2025年12月14日 好文分享
    000
  • TensorFlow 模型训练:数据集划分与数据标准化

    本文旨在解决 TensorFlow 模型训练中,使用完整数据集训练导致损失变为 NaN 的问题。通过对比划分数据集和完整数据集的训练结果,分析了未标准化数据和激活函数可能导致梯度爆炸的原因,并提供了使用 StandardScaler 进行数据标准化的解决方案。 在构建和训练 TensorFlow 模…

    2025年12月14日
    000
  • TensorFlow模型训练:解决数据集分割导致的NaN值问题

    本文旨在解决使用TensorFlow训练模型时,完整数据集训练导致损失函数出现NaN值,而分割后的数据集训练正常的问题。通过分析数据预处理和模型配置,提供一套排查和解决此类问题的方案,重点强调数据标准化处理的重要性。 在TensorFlow中,当使用完整数据集训练模型时,如果损失函数出现NaN值,而…

    2025年12月14日
    000
  • TensorFlow模型训练:数据集分割与数值稳定性

    问题重述 如摘要所述,问题在于使用 TensorFlow 的 tf.data.Dataset 构建数据集时,未分割的完整数据集在训练模型时会导致损失函数变为 NaN,而将数据集分割成训练集和测试集后,模型训练则正常进行。尽管两种数据集的预处理方式相同,但训练结果却截然不同。 原因分析:数据尺度与梯度…

    2025年12月14日
    000
  • TensorFlow模型训练:解决数据集划分导致NaN损失的问题

    摘要:本文旨在解决TensorFlow模型训练中,完整数据集训练导致损失变为NaN,而划分后的数据集训练正常的问题。核心原因是未对数据进行标准化,导致梯度爆炸。解决方案是在训练前使用StandardScaler对数据进行标准化,并强调先划分数据集再进行标准化的重要性,避免信息泄露。 在TensorF…

    2025年12月14日
    000

发表回复

登录后才能评论
关注微信