ControlNet 在视频生成中约束骨架姿态与边缘图的扩展应用 大家好，我是今天的讲师，很高兴能和大家一起探讨 ControlNet 在视频生成中的应用，特别是如何利用骨架姿态和边缘图进行更精细的视频内容控制。 ControlNet 是一种强大的神经网络架构，它允许我们在图像和视频生成过程中，通过额外的条件输入来实现对生成结果的精确控制。 接下来，我们将深入了解 ControlNet 的原理，并探讨其在视频生成中，如何利用骨架姿态和边缘图来实现各种有趣的应用。 1. ControlNet 的核心原理 ControlNet 的核心思想是利用“零初始化卷积层”来扩展现有的预训练扩散模型，使其能够接受额外的条件输入，而无需从头开始重新训练整个模型。 这种方法极大地提高了效率，因为我们可以利用预训练模型强大的生成能力，并在此基础上添加控制能力。 传统的扩散模型通常从随机噪声开始，逐步去噪生成图像。 ControlNet 在此基础上，引入了一个额外的分支，该分支接收条件输入（例如骨架姿态、边缘图等），并通过一系列卷积层进行处理。 这些卷积层的权重最初被初始化为零，这意味着在训练初期，Contr …
Video-LLM的动作一致性：利用控制网（ControlNet）思想约束长视频生成的物理连贯性
Video-LLM 的动作一致性：利用 ControlNet 思想约束长视频生成的物理连贯性 大家好，今天我们来探讨一个重要的且极具挑战性的领域：利用大型语言模型（LLM）生成长视频，并保证其动作一致性。特别是，我们将聚焦于如何借鉴 ControlNet 的思想，来约束视频生成过程，使其在物理上更加连贯。 1. 引言：长视频生成面临的挑战 近年来，Video-LLM 在文本到视频生成方面取得了显著进展。然而，生成长视频仍然面临许多挑战，其中最突出的就是动作一致性问题。具体来说，Video-LLM 容易产生以下问题： 物体漂移： 物体在不同帧之间位置不连贯，出现跳跃或瞬间移动。 形态突变： 物体的形状、大小在视频中发生不自然的改变。 场景不连贯： 场景切换突兀，前后场景之间缺乏逻辑联系。 物理规律违背： 生成的动作违反基本的物理定律，例如物体突然悬空或穿墙。 这些问题严重影响了生成视频的质量和真实感。为了解决这些问题，我们需要一种机制来引导 Video-LLM 的生成过程，使其更好地遵循物理世界的规律。 2. ControlNet：可控生成的基础 ControlNet 是一种神经网络结构 …