DeepMind发布文生视频模型定制框架Still-Moving，AI创作新潮流！

主要观点总结

文章介绍了Google DeepMind推出的文生视频模型定制通用框架Still-Moving，该框架能够将文本到图像（T2I）模型的进展扩展到视频生成领域。文章详细阐述了Still-Moving的工作原理、方法、实验结果和结论。

关键观点总结

关键观点1: 文生视频模型定制通用框架Still-Moving的推出

Still-Moving是一个用于定制文本转视频（T2V）模型的新型通用框架，它能够将文本到图像（T2I）模型的进展扩展到视频生成领域，无需任何定制的视频数据。

关键观点2: Still-Moving框架的工作原理

Still-Moving适用于著名的T2V设计，其中视频模型建立在文本转图像（T2I）模型上。它通过训练轻量级空间适配器来调整注入的T2I层产生的特征，实现在静止图像上训练的同时保留视频模型的运动先验。

关键观点3: Still-Moving的方法与实验

文章详细描述了Still-Moving的方法，包括两步将定制的T2I权重注入并调整到T2V模型中。实验结果表明，Still-Moving在各种任务上的有效性，包括个性化、风格化和条件生成。该方法将定制的T2I模型的空间先验与T2V模型提供的运动先验无缝集成。

关键观点4: 文章结论

文章指出，文本转视频模型正变得越来越强大，现在可以生成高分辨率的复杂电影镜头。然而，只有当生成的内容能够融入包含特定角色、风格和场景的更大叙事中时，才能充分实现此类模型在现实世界应用中的潜在用途。因此，视频定制的任务变得至关重要，而Still-Moving框架为解决这一问题提供了新的可能性。

文章预览

近年来，定制化文生图（T2I）模型取得了巨大的进展，特别是在个性化、风格化和条件生成等领域。然而，将这一进展扩展到视频生成仍处于起步阶段，主要是由于缺乏定制化视频数据。 Google DeepMind 推出文生视频模型定制通用框架 Still-Moving，给定一个基于文本到图像 (T2I) 模型构建的文本到视频 (T2V) 模型，Still-Moving 可以调整任何自定义的 T2I 权重以与 T2V 模型保持一致。这是通过在静止图像上训练轻量级适配器来实现的。 相关链接 项目地址：https://still-moving.github.io/  论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.08674 论文阅读 Still-Moving：无需定制视频数据的定制视频生成 介绍 定制文本转图像 (T2I) 模型最近取得了巨大进展，特别是在个性化、风格化和条件生成等领域。然而，将这一进展扩展到视频生成仍处于起步阶段，主要是由于缺乏定制的视频数据。在这 ………………………………