ConsisID是一種由北京大學與鵬城實驗室等機構聯合開發的文本到視頻（Text-to-Video,IPT2V）生成模型。它利用頻率分解技術確保視頻中人物身份的一致性。該模型采用免調優（tuning-free）Diffusion Transformer（DiT）架構，結合低頻全局特征與高頻細節特征，運用分層訓練策略生成高質量、可編輯且身份一致性強的視頻。ConsisID在多個評估維度上超越了現有技術，推動了身份一致性視頻生成技術的進步。

ConsisID是什么

ConsisID是一個先進的文本到視頻生成模型，旨在通過頻率分解技術保持視頻中人物的身份一致性。該模型采用免調優的Diffusion Transformer架構，結合低頻全局特征與高頻細節特征，通過分層訓練策略，能夠生成高質量且易于編輯的視頻內容。ConsisID在多個評估標準上表現出色，推進了身份一致性視頻生成的技術發展。

ConsisID的主要功能

• 身份保持：在生成視頻時，確保人物身份的一致性，使視頻中的人物特征與提供的參考圖像相符合。
• 高質量視頻生成：生成視覺上真實、細節豐富的視頻內容。
• 無須微調：作為免調優模型，用戶無需針對每個新案例進行微調，使用更加簡便。
• 可編輯性：用戶可以通過文本提示控制視頻內容，包括人物的動作、表情以及背景等元素。
• 泛化能力：能夠處理訓練數據之外的人物，提升模型的適應性。

ConsisID的技術原理

• 頻率分解：
  • 低頻控制：利用全局人臉特征提取器，將參考圖像和人臉關鍵點編碼成低頻特征，融入網絡的淺層結構，降低訓練難度。
  • 高頻控制：設計局部人臉特征提取器，捕捉高頻細節并注入Transformer模塊，以增強模型對細微特征的保留能力。
• 層次化訓練策略：
  • 粗到細訓練：模型先學習全局信息，再逐步細化到局部信息，確保視頻在空間和時間上的一致性。
  • 動態掩碼損失（Dynamic Mask Loss）：通過人臉mask約束損失函數，使模型專注于人臉區域的生成。
  • 動態跨臉損失（Dynamic Cross-Face Loss）：引入跨面部的參考圖像，提升模型對未見身份的泛化能力。
• 特征融合：通過人臉識別骨干網絡和CLIP圖像編碼器提取特征，并基于Q-Former融合特征，生成包含高頻語義信息的內在身份特征。
• 交叉注意力機制：利用交叉注意力機制，使模型能夠與預訓練模型生成的視覺標記進行有效互動，增強DiT中的高頻信息。

ConsisID的項目地址

• 項目官網：pku-yuangroup.github.io/ConsisID
• GitHub倉庫：https://github.com/PKU-YuanGroup/ConsisID
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/datasets/BestWishYsh/ConsisID
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.17440
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/BestWishYsh/ConsisID

ConsisID的應用場景

• 個性化娛樂：用戶可以創建與自己或指定人物相似的虛擬形象，用于社交媒體或個人娛樂。
• 虛擬主播：在新聞播報或網絡直播中，利用ConsisID生成的虛擬主播進行24小時不間斷的工作。
• 電影和電視制作：在電影后期制作中，用于生成特效場景中的角色，或創建全新的虛擬角色。
• 游戲行業：為游戲角色設計提供原型，或在游戲中生成與玩家相似的非玩家角色（NPC）。
• 教育和模擬訓練：創造歷史人物或模擬特定場景，用于教育目的或專業培訓，例如醫療模擬和駕駛訓練。

常見問題

• ConsisID的生成速度如何？：ConsisID的生成速度受模型復雜性和輸入內容的影響，通常情況下可以快速生成高質量視頻。
• 是否需要專業知識才能使用ConsisID？：不需要，ConsisID設計為免調優，用戶只需提供文本提示即可生成視頻。
• ConsisID是否支持多種語言？：目前，ConsisID主要支持中文和英文，未來可能會擴展其他語言支持。
• 生成的視頻可以用于商業用途嗎？：用戶在使用生成的視頻時，需遵循相關的法律法規和使用條款。
• 是否可以自定義生成的視頻內容？：是的，用戶可以通過文本提示自定義人物的動作、表情和背景等元素。