VideoJAM

VideoJAM简介

VideoJAM是由Meta开发的一种用于提升视频生成模型运动连贯性的框架。该框架通过引入联合外观-运动表示，在训练过程中同时学习视频的像素信息和运动特征，并在推理阶段利用模型自身的运动预测作为动态引导信号，从而提高生成视频的连贯性。通过在训练目标中加入运动预测，并结合Inner-Guidance机制，VideoJAM显著提升了视频生成中的运动表现，同时保持了高质量的视觉效果。该技术具备高度通用性，可应用于各类视频生成模型，无需调整训练数据或扩大模型规模，已在多个基准测试中取得优于现有方法的结果，为视频生成领域提供了新的技术方向。

VideoJAM的主要功能

• 提升运动连贯性：通过联合学习外观与运动信息，减少视频生成过程中的变形和物理错误，使运动更加自然。
• 提高视觉质量：在增强运动连贯性的同时优化整体视觉效果，提升视频的真实感。
• 通用性强：适用于多种视频生成模型，无需修改训练数据或模型结构，具有广泛的应用潜力。
• 动态引导机制：在推理阶段利用模型自身生成的运动预测作为引导信号，确保视频运动的合理性。

VideoJAM的技术原理

• 联合外观-运动表示：
  • 训练阶段：VideoJAM在训练时不仅预测视频的像素信息，还预测其运动特征（如光流）。为此，模型在输入端添加了一个线性层以融合外观与运动信息，并在输出端添加另一个线性层提取运动预测。目标函数也相应调整，以同时优化外观和运动的预测。
  • 运动表示：采用光流作为运动信息的表示方式，并将其转换为RGB视频供模型处理。
• 动态引导机制（Inner-Guidance）：在视频生成过程中，使用模型自身演化出的运动预测作为动态引导信号，通过调整采样分布，引导生成更连贯的运动序列。
• 通用性和适配性：只需在现有模型中添加两个线性层并对目标函数进行微调即可应用，无需额外训练数据或模型扩展。

VideoJAM的项目资源

• 项目官网：https://hila-chefer.github.io/videojam
• 技术论文：https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/VideoJAM_arxiv.pdf

VideoJAM的应用场景

• 娱乐与影视制作：可用于生成创意视频、动画及特效，提升制作效率与视觉表现。
• 游戏开发：支持角色动作和特效动画生成，提升游戏开发效率。
• 教育与培训：适用于军事、医疗等领域的模拟训练视频制作。
• 广告与营销：可生成吸引人的广告视频，增强品牌传播效果。
• 社交媒体与内容创作：帮助用户高效生成高质量视频内容，满足多样化创作需求。