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在視頻擴(kuò)散生成領(lǐng)域，如何精準(zhǔn)操控視頻中的運(yùn)動細(xì)節(jié)而又不犧牲畫面質(zhì)量，一直是研究者共同追逐的目標(biāo)。
來自 Neflix、Stony Brook 大學(xué)等機(jī)構(gòu)的研究人員創(chuàng)新性地提出通過結(jié)構(gòu)化的潛在噪聲采樣控制運(yùn)動。
實(shí)現(xiàn)方法很簡單，只要對訓(xùn)練視頻做預(yù)處理，生成結(jié)構(gòu)化噪聲。這一過程不涉及擴(kuò)散模型的設(shè)計，無需改變其架構(gòu)和訓(xùn)練流程。
研究提出了一種全新的噪聲扭曲算法，速度超快，能實(shí)時運(yùn)行。它用光流場推導(dǎo)的扭曲噪聲，取代隨機(jī)的時序高斯噪聲，同時保持了空間高斯性。由于算法高效，能用扭曲噪聲以極小的成本微調(diào)視頻擴(kuò)散基礎(chǔ)模型。
這為用戶提供了全面的運(yùn)動控制方案，可用于局部物體運(yùn)動控制、全局?jǐn)z像機(jī)運(yùn)動控制以及運(yùn)動遷移等場景。
此外，算法兼顧了扭曲噪聲的時序一致性和空間高斯性，既能保證每幀畫面的像素質(zhì)量，又能有效控制運(yùn)動。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2501.08331
本研究的貢獻(xiàn)如下：
創(chuàng)新的視頻擴(kuò)散模型解決方案：提出一種簡單新穎的方法，將運(yùn)動控制轉(zhuǎn)化為可用于噪聲變形的流場，在潛在空間采樣時能直接使用。它不僅能與任意視頻擴(kuò)散基礎(chǔ)模型搭配，還可和其他控制方式協(xié)同使用。
高效的噪聲變形算法：研發(fā)出高效的噪聲變形算法，它既能保持空間高斯性，又能追蹤跨幀的時間運(yùn)動流。這讓微調(diào)運(yùn)動可控的視頻擴(kuò)散模型時，花費(fèi)的成本最小，操作也更方便。
實(shí)驗(yàn)和用戶研究充分驗(yàn)證了該方法在各類運(yùn)動控制應(yīng)用中的優(yōu)勢。這些應(yīng)用涵蓋局部物體運(yùn)動控制、運(yùn)動傳遞到新場景、基于參考的全局相機(jī)運(yùn)動控制等。在像素質(zhì)量、可控性、時間連貫性以及用戶主觀偏好等方面，表現(xiàn)十分優(yōu)異。
當(dāng)前的視頻擴(kuò)散模型存在局限性，研究者提出了一種創(chuàng)新且簡單的方法，旨在把運(yùn)動控制當(dāng)作結(jié)構(gòu)化組件，融入到視頻擴(kuò)散模型潛在空間的無序狀態(tài)中。
具體實(shí)現(xiàn)方式是關(guān)聯(lián)潛在噪聲的時間分布。
先從二維高斯噪聲片入手，把它和根據(jù)訓(xùn)練視頻樣本提取的光流場算出來的扭曲噪聲片，按照時間順序連接起來。下圖清晰展示了該方法的流程。
本文提出創(chuàng)新的噪聲扭曲算法，運(yùn)行速度極快，能夠?qū)崟r運(yùn)行。
傳統(tǒng)方法需從初始幀起，對每一幀都進(jìn)行一系列復(fù)雜的扭曲操作，而本文的算法則通過在連續(xù)幀之間迭代扭曲噪聲來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。
具體來說，研究者在像素層面精準(zhǔn)地追蹤噪聲和光流密度，依據(jù)前向、后向光流，計算畫面的擴(kuò)展與收縮變化，以此來確定噪聲的扭曲方式。
同時，結(jié)合 HIWYN 提出的條件白噪聲采樣方法，保證算法在運(yùn)行過程中始終維持高斯性。
在視頻擴(kuò)散推理階段，本文提出的方法優(yōu)勢明顯，能依據(jù)不同運(yùn)動類型，自動調(diào)整噪聲變形，為多種運(yùn)動控制應(yīng)用提供一站式解決方案。
局部物體運(yùn)動控制：當(dāng)用戶想要控制局部物體運(yùn)動時，只需給出拖動信號，就能在物體輪廓范圍內(nèi)靈活改變噪聲元素，讓局部物體按照需求運(yùn)動。
全局相機(jī)運(yùn)動控制：針對全局相機(jī)運(yùn)動的控制，復(fù)用參考視頻里的光流數(shù)據(jù)，對輸入噪聲進(jìn)行扭曲處理，這樣就能在不同文本描述或初始幀條件下，重新生成視頻。
任意運(yùn)動傳遞：進(jìn)行任意運(yùn)動傳遞時，運(yùn)動表達(dá)方式不再局限于常見光流，還包括 3D 渲染引擎生成的光流、深度變形等形式。
Go-with-the-Flow 主要由兩部分組成：噪聲扭曲算法和視頻擴(kuò)散微調(diào)。
噪聲扭曲算法運(yùn)行時，和擴(kuò)散模型的訓(xùn)練流程互不干擾。研究團(tuán)隊(duì)利用這個算法生成噪聲模式，再用這些模式去訓(xùn)練擴(kuò)散模型。
本研究中的運(yùn)動控制完全基于噪聲初始化，在視頻擴(kuò)散模型中沒有添加任何額外參數(shù)，這樣既能簡化模型結(jié)構(gòu)，又能提高運(yùn)行效率。
HIWYN 提出將噪聲扭曲應(yīng)用于圖像擴(kuò)散模型的設(shè)想。受此啟發(fā)，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了扭曲噪聲的新用法，就是把它作為視頻生成模型的運(yùn)動控制條件。
研究團(tuán)隊(duì)使用由大量視頻和扭曲噪聲對構(gòu)成的數(shù)據(jù)集，對視頻擴(kuò)散模型進(jìn)行微調(diào)。經(jīng)過這樣的處理，在推理階段就能很好地控制視頻里的運(yùn)動了。
噪聲扭曲算法為了便于進(jìn)行大規(guī)模噪聲扭曲操作，研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)出一種快速噪聲扭曲算法。
這個算法是逐幀處理噪聲的，只需要存儲前一幀噪聲（尺寸是 H×W×C）和每個像素的光流密度值矩陣（尺寸為 H×W），這里的密度值能體現(xiàn)特定區(qū)域中噪聲的壓縮程度。
HIWYN 算法在運(yùn)行時，需要進(jìn)行耗時的多邊形光柵化和每個像素的上采樣操作。
新算法直接根據(jù)光流追蹤幀與幀之間畫面的擴(kuò)展和收縮情況，全程只用到像素級別的操作，這些操作還很容易實(shí)現(xiàn)并行處理，大大提高了效率。
新算法和 HIWYN 算法一樣，都能保證噪聲的高斯性。
下一幀噪聲扭曲噪聲扭曲算法通過迭代方式來計算噪聲，某一幀的噪聲計算僅取決于前一幀的狀態(tài)。
假設(shè)每幀視頻的尺寸是 H×W，用
代表一個高為 H、寬為 W 的二維矩陣。
已知前一幀的噪聲 q 和流密度
，同時知道正向流 f 和反向流 f′：
，基于這些條件，算法就能算出下一幀的噪聲 q′和流密度
，q′（或 p′）與前一幀的 q（或 p）通過流在時間上建立起關(guān)聯(lián)。
本文的算法結(jié)合了擴(kuò)展和收縮兩種動態(tài)機(jī)制。
當(dāng)視頻里某個區(qū)域放大，或者有物體朝著相機(jī)移動時，就會觸發(fā)擴(kuò)展機(jī)制。在這種情況下，當(dāng)前幀的一個噪聲像素，會在下一幀中對應(yīng)一個或多個噪聲像素，這就是擴(kuò)展。
在收縮時，研究者借鑒了拉格朗日流體動力學(xué)的思路，把噪聲像素想象成沿著前向光流 f 移動的粒子。
這些粒子移動后，畫面中往往會留下空白區(qū)域。對于前向光流 f 沒有覆蓋到的區(qū)域，就利用反向光流 f' 拉回一個噪聲像素，再用擴(kuò)展過程中算好的噪聲去填充這些空白。
此外，為了長時間維持噪聲分布的正確性，研究團(tuán)隊(duì)借助密度值，來記錄特定區(qū)域內(nèi)噪聲像素的聚集數(shù)量。
在收縮情形下，當(dāng)這些噪聲像素與附近其他粒子混合時，密度較高的粒子會有更大的權(quán)重。
為了同時處理好擴(kuò)展和收縮這兩種情況，研究者構(gòu)建了一個二分圖 G。圖里的邊表明了噪聲和密度從前一幀傳遞到下一幀的方式。
在綜合考慮圖中各邊的作用，生成下一幀噪聲 q' 時，依據(jù)光流密度對噪聲進(jìn)行縮放，以此確保原始幀的分布特性能夠得以保留。
同時計算擴(kuò)展和收縮的情況，避免它們相互干擾，就能確保最終輸出的結(jié)果符合完美的高斯分布。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果為了驗(yàn)證方案的有效性，研究團(tuán)隊(duì)開展了大量實(shí)驗(yàn)及用戶調(diào)研。結(jié)果表明，在保持運(yùn)動一致性和針對同一情境渲染不同的運(yùn)動效果方面，該方案表現(xiàn)十分出色。
從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和用戶反饋可知，本方案在像素畫面質(zhì)量、運(yùn)動控制精準(zhǔn)度、與文本描述的契合度、視頻時間連貫性以及用戶喜好程度等方面，都具有顯著優(yōu)勢。
用 Moran's I 指標(biāo)衡量空間相關(guān)性，K-S 檢驗(yàn)評估正態(tài)性。選擇多種基準(zhǔn)進(jìn)行對比，包括固定獨(dú)立采樣噪聲、插值方法及其他噪聲扭曲算法。
可以看到，本文提出的方法在 Moran's I 指標(biāo)和 K-S 檢驗(yàn)中表現(xiàn)良好，表明無空間自相關(guān)性且符合正態(tài)分布；而雙線性、雙三次和最近鄰插值方法未能保持高斯性，存在空間自相關(guān)性且偏離正態(tài)分布。
本文的方法在保持空間高斯性上成效顯著，且在噪聲生成效率和實(shí)際應(yīng)用方面有很強(qiáng)的可行性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的方法效率極高，比并行的 InfRes 運(yùn)行更快，相比 HIWYN，速度提升了 26 倍，這得益于算法的線性時間復(fù)雜度。
算法的效率比實(shí)時速度快了一個數(shù)量級，這說明在視頻擴(kuò)散模型微調(diào)時動態(tài)應(yīng)用噪聲扭曲是可行的。
為驗(yàn)證噪聲扭曲算法有效性，將經(jīng)不同方法扭曲的噪聲輸入到用于超分辨率和人像重光照的預(yù)訓(xùn)練圖像擴(kuò)散模型中，通過評估輸出視頻的質(zhì)量和時間一致性。
結(jié)果顯示，本文的算法在時間一致性上比基線方法更出色，處理前景、背景和邊緣時穩(wěn)定性更好。
在 DifFRelight 視頻重光照任務(wù)中評估噪聲扭曲方法。推理時，研究者從特定區(qū)域裁剪出畫面，并按照指定光照條件進(jìn)行處理。本文的方法在圖像和時間指標(biāo)上表現(xiàn)更好，能有效改進(jìn)圖像擴(kuò)散模型。
接下來聚焦視頻擴(kuò)散中的局部對象運(yùn)動控制。為評估模型控制能力，將其與 SG-I2V、MotionClone 和 DragAnything 三種基線方法對比。
現(xiàn)有方法在處理復(fù)雜局部運(yùn)動時存在局限，SG-I2V 會誤判運(yùn)動導(dǎo)致場景平移，DragAnything 缺乏一致性易失真，MotionClone 難以捕捉細(xì)微動態(tài)。
本文的模型在處理復(fù)雜運(yùn)動時表現(xiàn)優(yōu)異，能保持對象保真度和三維一致性。大量研究和評估證實(shí)了本文的方法在運(yùn)動一致性、視覺保真度和整體真實(shí)感方面優(yōu)勢顯著。
本文的方法同樣支持運(yùn)動遷移和相機(jī)運(yùn)動控制。
在 DAVIS 數(shù)據(jù)集的對象運(yùn)動遷移中，運(yùn)動保真度和視頻質(zhì)量更好，生成視頻與真實(shí)視頻還原度高。
在相機(jī)運(yùn)動控制上，在 DL3DV 和 WonderJourney 數(shù)據(jù)集以及深度扭曲實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出色。
在視頻首幀編輯能力上，能無縫融入新增對象并保留原始運(yùn)動，明顯優(yōu)于基線方法。
本研究提出了一種新穎的、速度快于實(shí)時的噪聲扭曲算法，它能將運(yùn)動控制自然地融入視頻擴(kuò)散噪聲采樣過程。
研究者用這種噪聲扭曲技術(shù)對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以開展視頻擴(kuò)散微調(diào)，從而提供了一種通用且用戶友好的范式，可應(yīng)用于各類運(yùn)動可控的視頻生成場景。
參考資料：
https://x.com/EHuanglu/status/1882014762281865379
https://x.com/natanielruizg/status/1882121096859890140
https://eyeline-research.github.io/Go-with-the-Flow/
本文來自微信公眾號：新智元（ID：AI_era），原標(biāo)題《一拖一拽，小貓活了！Netflix 等新作爆火，噪聲扭曲算法讓運(yùn)動控制更簡單》
本文鏈接：http://www.tebozhan.com/showinfo-45-10446-0.html一拖一拽小貓“活了”，Netflix 等噪聲扭曲算法讓運(yùn)動控制更簡單
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