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2025-09-28 15:27
(来源:开普云)
前言
当你想让一张静态照片里的猫咪“跑”进动态街景,想把一段室内舞蹈视频“搬”到星空下的草原,甚至想给视频里的熊猫“换”成狮子却保留茶杯和背景——这些曾经需要专业团队反复打磨的视频创作需求,如今借助大模型技术,正在变得触手可及。
大模型就像一个“全能创意助手”,凭借对海量数据的深度学习,能精准捕捉图像、视频中的细节特征,打破传统视频创作的局限。无论是用图片当基础、用视频做蓝本,还是组合两者进行创作,都能通过灵活的技术手段实现,让普通用户和专业创作者,轻松将脑海中的创意转化为生动画面。
这些“焕新”技能,大模型都能解锁
Reference - to - Video Generation (R2V)
R2V任务需要额外的图像作为参考输入。例如,输入一张图片,模型就能生成符合特征的新视频。比如给一张小猫照片,它会提取毛色、体态等细节,生成小猫在大街上自然行走的视频;若输入一段小狗玩耍的视频,也能依据其动作特征,生成新的动态场景。
Video - to - Video Editing (V2V)
V2V是给现有视频 “换风格” 却不丢动作。比如一段人物舞蹈视频,能原样保留舞蹈动作,将场景从室内改成室外,或把色调从明亮调成复古,让视频气质全新升级。
Masked Video - to - Video Editing (MV2V)
MV2V 只改视频里的 “指定区域”,其他部分丝毫不差。例如用掩码圈出视频中的熊猫,模型能精准替换成狮子,而茶杯、桌面等未被圈中的部分保持原样,融合自然得像没动过。
Task Composition
Task Composition 涵盖了上述3种视频任务的所有组合可能性,复杂需求也能 “一键搞定”。比如用一张动画角色图,替换掉某段视频里的人物,同时把场景改成科幻风——图片与视频结合、局部与整体调整叠加,最终画面依然流畅自然。
大模型“焕新”视频的核心逻辑
输入条件单元
在原视频生成任务架构上,引入一个内容嵌入机制。将文本、视频和其他内容嵌入整合为一个统一的输入条件单元。这个内容嵌入由一个经过训练的内容编码器生成。通过这种方式,能够把不同模态的输入信息进行规范化处理,便于模型后续处理。
其中这个内容嵌入是这样获得的:如图所示,首先先将视频信息解耦,接着将各信息进行潜在编码,最后将编码转化成嵌入。在训练过程中内容嵌入器更新参数。
微调方法
微调方法根据下游任务的难易程度,选择全参数微调和内容adapter微调。
全参数微调
全参数微调是对整个模型的所有参数进行调整。将上述整合好的输入条件单元输入模型后,对模型中的所有参数进行更新训练。这种方法能够充分挖掘模型潜力,使其更好地适应特定下游任务,但计算成本较高,训练时间较长。
内容adapter微调
这种方法冻结大模型已有的参数,只对额外添加的 Context Bloc 进行训练。这样做的好处是在不破坏大模型原有知识结构的前提下,能够快速使模型适应新的视频生成下游任务。其具有收敛速度快的特点,并且支持灵活的插件式功能扩展,能够有效应对不同的任务需求。
如今,AI视频生成技术已在多个领域开花结果。比如开普云自研的开悟多模态内容生产平台,就采用了主流的视频生成下游扩展功能(如动作驱动,属于 Video-to-Video 范畴),通过优化画质、时序连贯性和语义可控性,让用户不用纠结技术细节,专注创意本身。
未来,随着大模型不断进化,视频 “焕新” 或许会像用手机修图一样简单。但无论技术如何迭代,核心始终是让每个人的创作欲都能轻松 “变现”—— 毕竟,最好的工具,从来都是让创意成为主角。