DynVFX

DynVFX – AI視頻增強技術，將新動態內容與原始視頻無縫融合

DynVFX是什么

DynVFX是一項前沿的視頻增強技術，能夠根據用戶的簡單文本指令，將動態元素無縫地融入到真實視頻中。通過結合預先訓練的文本到視頻擴散模型和視覺語言模型（VLM），DynVFX實現了無需復雜輸入的自然融合。用戶只需提供簡潔的文本提示，如“在水中游泳的海豚”，DynVFX便能自動解析這些指令，運用VLM生成詳細的場景描述，并通過錨點擴展注意力機制精確定位新內容的呈現位置，確保新元素與原視頻的像素級對齊與自然融合。

DynVFX

DynVFX的主要功能

自然融合動態元素：DynVFX能夠根據用戶的文本提示（例如“添加一只在空中飛翔的鯨魚”），將新生成的動態內容自然地融入到原視頻場景中。新元素的位置、外觀和與原始視頻的相機移動、遮擋及其他動態對象的交互保持一致，形成連貫且真實的輸出視頻。
自動內容生成與定位：通過預訓練的文本到視頻擴散模型和視覺語言模型（VLM）實現自動化操作。VLM作為“VFX助手”，能夠理解用戶的指令并生成詳細的場景描述，為新內容的生成提供指導。DynVFX利用錨點擴展注意力機制，精準定位新內容的位置，確保與原始場景的空間和動態特征完美對齊。
像素級對齊與內容融合：DynVFX通過迭代細化過程，逐步更新新內容的殘差潛在表示，確保新生成的內容在像素級別上與原始視頻完美契合，避免出現不自然的過渡或錯位現象。
高保真度視頻編輯：在保持原始視頻內容的基礎上，DynVFX能夠自然地添加新動態元素，實現高保真的視頻編輯效果。

DynVFX的技術原理

預訓練文本到視頻擴散模型：DynVFX使用的預訓練文本到視頻擴散模型（如CogVideoX）能夠根據文本提示生成視頻內容。該擴散模型通過逐步去除噪聲來生成視頻，具體而言，模型從高斯噪聲開始，逐步生成清晰的視頻幀。
視覺語言模型（VLM）：視覺語言模型（如GPT-4o）作為“VFX助手”，負責解析用戶的文本指令，生成詳細的場景描述。VLM不僅能夠描述原始視頻的內容，還提供將新內容自然融入場景的建議。
錨點擴展注意力機制：為確保新生成內容的準確定位，DynVFX引入了錨點擴展注意力機制。通過從原始視頻中提取特定位置的鍵（keys）和值（values），將其作為錨點，引導新內容的生成，幫助模型理解新內容應如何與原始場景的空間和動態特征對齊，實現自然融合。
迭代細化方法：為進一步提升新內容與原始視頻的融合效果，DynVFX采用迭代細化的方法。模型通過多次迭代更新殘差潛在表示，逐步降低噪聲水平。每次迭代都會調整新內容的細節，使其更好地與原始視頻對齊，確保像素級的精確融合。
殘差估計與更新：DynVFX通過估計一個殘差（residual）來調整新內容與原始視頻之間的差異。殘差表示新生成內容與原始視頻之間的差異，通過迭代更新殘差，模型能夠逐步優化新內容的生成，實現無縫融合。
零樣本、無需微調：DynVFX采用零樣本方法，無需對預訓練的文本到視頻模型進行額外微調或訓練。用戶只需提供簡單的文本指令，即可實現高質量的視頻編輯。
自動化評估機制：為了評估生成視頻的質量，DynVFX引入基于VLM的自動化評估指標。這些指標從多個角度評估生成視頻的質量，包括原始內容的保留、新內容的融合、整體視覺質量和動態效果等。