快手開源 I2V-Adapter，即插即用、輕量級模塊讓靜態(tài)圖像秒變動態(tài)視頻

AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：快手開源 I2V-Adapter，即插即用、輕量級模塊讓靜態(tài)圖像秒變動態(tài)視頻
關(guān)鍵字：快手,騰訊,華為,模型,視頻
文章來源：AI前線
內(nèi)容字數(shù)：0字

內(nèi)容摘要：

作者 | 快手大模型團隊
快手開源圖像生成視頻技術(shù) I2V-Adapter。I2V-Adapter 是基于 Stable Diffusion 的文生視頻擴散模型的輕量級適配模塊。該模塊能夠在不需要改變現(xiàn)有文本到視頻生成（T2V）模型原始結(jié)構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練參數(shù)的情況下，將靜態(tài)圖像轉(zhuǎn)換成動態(tài)視頻。研究背景電影，從黑白默片的古樸典雅到特效大片的視覺盛宴，是人類藝術(shù)史上不可或缺的一環(huán)。然而，其誕生之初，竟源于一場關(guān)于馬匹奔跑時四蹄離地狀態(tài)的打賭。1872 年，斯坦福與科恩的這場打賭，讓攝影師穆布里奇利用 24 架照相機捕捉了馬匹奔跑的連續(xù)瞬間，進而通過連續(xù)放映這些照片，賦予了靜態(tài)圖像生命，開創(chuàng)了電影藝術(shù)的先河。
如今，在計算機視覺領(lǐng)域，靜態(tài)圖像到動態(tài)視頻（I2V）任務(wù)同樣面臨著巨大的挑戰(zhàn)。其核心在于如何從單一的靜態(tài)圖像中提煉出動態(tài)的時間維度信息，并確保所生成的視頻在真實性和視覺連貫性上達到高度一致。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，當(dāng)前的 I2V 方法大多依賴于復(fù)雜的模型架構(gòu)和龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。例如 Stable Video Diffusion（SVD），通常采用的策略是擴展文本到視頻生成（T2V）模型的輸入層維度

原文鏈接：快手開源 I2V-Adapter，即插即用、輕量級模塊讓靜態(tài)圖像秒變動態(tài)視頻