TokenFlow 是一個利用預(yù)訓(xùn)練的文本到圖像擴散模型進行視頻編輯的框架。它無需進一步訓(xùn)練或微調(diào)，即可實現(xiàn)一致的視頻編輯效果。TokenFlow 的主要目標(biāo)是通過輸入的文本提示生成高質(zhì)量的視頻，同時保持視頻的一致性和目標(biāo)編輯效果。

TokenFlow技術(shù)背景

• 擴散模型：TokenFlow利用了文本到圖像擴散模型的能力。

• 生成式ai：近年來，生成式AI在視頻領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸增多。

• 圖像生成：擴散模型在圖像生成方面表現(xiàn)出色，推動了視頻編輯技術(shù)的發(fā)展。

• 文本驅(qū)動：TokenFlow通過文本提示來指導(dǎo)視頻編輯。

• 一致性：通過在擴散特征空間中強制一致性來實現(xiàn)視頻編輯的一致性。

TokenFlow應(yīng)用領(lǐng)域

• 視頻編輯：TokenFlow主要用于文本驅(qū)動的視頻編輯。

• 影視制作：可用于電影和視頻制作中的特效和場景編輯。

• 廣告創(chuàng)作：幫助廣告創(chuàng)作者快速生成符合品牌需求的視頻內(nèi)容。

• 教育視頻：在教育領(lǐng)域，TokenFlow可以用于制作教學(xué)視頻。

• 社交媒體：為社交媒體內(nèi)容創(chuàng)作者提供高效的視頻編輯工具。

TokenFlow實現(xiàn)方法

• 文本到圖像擴散模型：利用預(yù)訓(xùn)練的模型進行視頻編輯。

• 特征一致性：通過在擴散特征空間中強制一致性來實現(xiàn)。

• 無需訓(xùn)練：不需要額外的訓(xùn)練或微調(diào)。

• 幀間對應(yīng)：利用視頻的幀間對應(yīng)性來保持一致性。

• 與現(xiàn)有方法結(jié)合：可以與現(xiàn)有的圖像編輯方法結(jié)合使用。

TokenFlow優(yōu)點與挑戰(zhàn)

• 優(yōu)點：無需訓(xùn)練，快速生成高質(zhì)量視頻。

• 一致性：在編輯過程中保持視頻的一致性。

• 靈活性：可以與多種現(xiàn)有方法結(jié)合使用。

• 挑戰(zhàn)：在長視頻和復(fù)雜動態(tài)場景中保持一致性。

• 改進空間：在分辨率和視頻時長方面仍有提升空間。

TokenFlow 作為一種基于預(yù)訓(xùn)練文本到圖像擴散模型的視頻編輯框架，通過在擴散特征空間中傳播特征，保持視頻的空間布局和運動，從而生成與目標(biāo)文本一致的高質(zhì)量視頻。TokenFlow無需訓(xùn)練或微調(diào)，并可與任何現(xiàn)成的文本到圖像編輯方法配合使用。通過在多個真實世界視頻上展示了最先進的編輯結(jié)果，證明了該方法的有效性。無論是專業(yè)視頻編輯者還是普通用戶，TokenFlow 都能提供高質(zhì)量、一致性的視頻編輯體驗。

TokenFlow代碼庫：https://github.com/omerbt/TokenFlow