ConceptMaster

ConceptMaster – 高保真多概念視頻定制生成的創(chuàng)新 AI 框架

ConceptMaster是一種前沿的框架，專門用于定制多概念視頻。該系統(tǒng)無需進行額外的調(diào)優(yōu)即可在擴散Transformer模型的基礎(chǔ)上，生成高質(zhì)量且概念一致的定制視頻。通過學習解耦的多概念嵌入，并將其注入到擴散模型中，ConceptMaster有效解決了多概念視頻定制過程中身份解耦的挑戰(zhàn)，即便面對高度相似的視覺概念，也能確保每個概念的獨特性和保真度。

ConceptMaster是什么

ConceptMaster是一項創(chuàng)新的多概念視頻定制框架，能夠在無需測試時進行調(diào)優(yōu)的情況下，通過擴散Transformer模型生成高質(zhì)量且概念一致的定制視頻。該框架通過學習解耦的多概念嵌入并注入至擴散模型中，成功解決了視頻定制中的身份解耦問題，確保在面對高度相似的視覺概念時，每個概念都能保持其特有的特征。

ConceptMaster的主要功能

• 多概念視頻定制：能夠根據(jù)多個參考圖像生成高質(zhì)量的定制視頻，并且無需在測試階段進行額外調(diào)整。例如，用戶可以根據(jù)“一個男人在海邊彈吉他”和“一個女人在橋前親吻”的圖像生成相應(yīng)概念的視頻。
• 身份解耦問題的解決：通過學習解耦的多概念嵌入，ConceptMaster能夠地將這些嵌入注入擴散模型，從而確保定制視頻的高質(zhì)量。即使在高度相似的視覺概念之間，系統(tǒng)也能精準區(qū)分各自的屬性。
• 高質(zhì)量數(shù)據(jù)收集：建立了一個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)構(gòu)建管道，能夠跨多種概念精確收集視頻實體數(shù)據(jù)，為訓練出能夠良好表示和解耦各種概念的模型提供了堅實支持，收集了超過130萬對涵蓋人類、生物及各類物體的視頻實體。
• 綜合基準測試：設(shè)計了一套全面的基準測試，涵蓋概念保真度、身份解耦能力和視頻生成質(zhì)量三個關(guān)鍵維度，評估模型在六種不同概念組合情景下的表現(xiàn)，為多概念視頻定制模型的性能提供了全面參考。

ConceptMaster的技術(shù)原理

• 擴散Transformer模型基礎(chǔ)：ConceptMaster基于Transformer的潛在擴散模型構(gòu)建，使用3D變分自編碼器（3D-VAE）將視頻從像素空間轉(zhuǎn)換到潛在空間，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建Transformer模型。
• 多概念嵌入學習與注入
  • 視覺概念表示提取：利用CLIP圖像編碼器從參考圖像中提取密集的視覺標記，隨后通過可學習的Q-Former網(wǎng)絡(luò)，將這些標記用作查詢，提取更全面的視覺語義表示。
  • 解耦內(nèi)部配對嵌入：將提取到的視覺表示與相應(yīng)的文本標簽結(jié)合，創(chuàng)建多模態(tài)概念表示。與直接將視覺表示與文本嵌入組合的方法不同，ConceptMaster使用T5編碼器分別對每個概念標簽進行編碼，并引入解耦注意力模塊（DAM），進行內(nèi)部配對注意力操作，充分挖掘文本標簽信息，增強每個概念的特定表示。
  • 多概念嵌入組合與注入：將每個概念的多模態(tài)表示組合成復合嵌入，并設(shè)計多概念注入器（MC-Injector）以交叉注意力的方式將其嵌入到擴散Transformer模型中。MC-Injector作為額外的專用交叉注意力層，位于每個Transformer塊中原有文本交叉注意力層之后，能夠有效學習概念而不受原有文本交叉注意力的干擾，從而增強多個身份的表示。
• 數(shù)據(jù)構(gòu)建管道
  • 快速篩選不合適的視頻：從互聯(lián)網(wǎng)收集超過640萬段視頻作為原始數(shù)據(jù)，通過使用PySceneDetect工具剔除包含場景轉(zhuǎn)換、低光流分數(shù)及低光照對比度的視頻，以確保視頻數(shù)據(jù)維持高標準。
  • 細粒度身份信息提取：準確提取每個身份的區(qū)域和文本標簽。利用LISA（基于MLLM的分割器）結(jié)合文本提示和圖像，憑借強大的視覺推理能力提取實體掩碼，去除過大、過小或高度碎片化的掩碼，從中得出框區(qū)域，并通過CLIP分類去除誤分類的區(qū)域。
• 輔助數(shù)據(jù)集聯(lián)合訓練：除了構(gòu)建的MCVC數(shù)據(jù)外，ConceptMaster還利用輔助數(shù)據(jù)集增強概念表示。復制了BLIPDiffusion的單概念圖像數(shù)據(jù)集（約30萬）以增強高特異性概念，同時納入了CelebV單概念視頻數(shù)據(jù)集（約6萬）以改善人物表示。構(gòu)建數(shù)據(jù)、BLIP-Diffusion和CelebV的數(shù)據(jù)采樣比例為8:1:1。

ConceptMaster的項目地址

• 項目官網(wǎng)：https://yuzhou914.github.io/ConceptMaster
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2501.04698

ConceptMaster的應(yīng)用場景

• 視頻內(nèi)容創(chuàng)作：電影和電視劇制作團隊可以利用ConceptMaster根據(jù)劇本中特定場景的描述，快速生成包含多個角色和道具的概念視頻，為實際拍攝提供創(chuàng)意參考和視覺指導。
• 動畫制作：動畫師可以借助ConceptMaster根據(jù)角色設(shè)計和故事情節(jié)，生成動畫片段的初步版本，從而提高創(chuàng)作效率。
• 游戲開發(fā)：游戲開發(fā)者可以使用ConceptMaster生成游戲中的過場動畫、角色動作演示等視頻內(nèi)容，以豐富游戲的劇情表現(xiàn)和角色塑造。
• 產(chǎn)品展示與推廣：企業(yè)能夠利用ConceptMaster制作產(chǎn)品宣傳視頻，將產(chǎn)品的外觀、功能及使用場景等多個概念融合到一段視頻中。

常見問題

• ConceptMaster的使用是否復雜？：ConceptMaster的設(shè)計旨在簡化用戶體驗，用戶只需提供參考圖像，系統(tǒng)即可自動生成定制視頻。
• 生成的視頻質(zhì)量如何？：ConceptMaster能夠輸出高質(zhì)量的視頻，確保概念的一致性和清晰度。
• 是否需要特定的硬件支持？：由于ConceptMaster基于現(xiàn)代深度學習框架，建議使用具備良好運算能力的硬件以提升生成效率。