DreamVideo-2

DreamVideo-2是一款突破性的零样本视频定制框架，由复旦大学与阿里巴巴集团等机构联合开发。该框架能够根据单一图像和一系列界定框，生成带有特定主题和精准运动轨迹的视频，且在测试过程中无需进行微调。DreamVideo-2采用参考注意力机制学习主题的外观，并通过从界定框导出的二值掩码来控制运动轨迹，实现高精度的运动管理。

DreamVideo-2是什么

DreamVideo-2是一种创新的零样本视频定制框架，由复旦大学与阿里巴巴集团等机构共同推出。它能够根据用户提供的单一图像和界定框序列生成特定主题和运动轨迹的视频，无需在测试时进行任何微调。该框架利用参考注意力机制来学习主题的外观，并基于从界定框生成的二值掩码来控制运动轨迹，从而实现精准的运动管理。DreamVideo-2引入混合掩码参考注意力和重加权扩散损失，这增强了主题表征，并平衡了主题学习与运动控制之间的关系。研究团队利用WebVid-10M数据集和内部数据来支持零样本视频定制任务，结果显示DreamVideo-2在主题定制和运动控制方面超越了现有的先进方法，展现了其在视频定制领域的巨大潜力和实用性。

DreamVideo-2

DreamVideo-2的主要功能

零样本定制：无需在测试时进行微调，能够直接根据用户提供的单一图像和界定框序列生成具有特定主题和精确运动轨迹的视频。
主题学习：基于参考注意力机制，利用模型的固有能力学习和生成特定主题的外观。
精确运动控制：通过从界定框导出的二值掩码控制视频中主题的运动轨迹，实现精确的运动控制。
混合掩码参考注意力：基于混合潜在掩码建模方案，增强目标位置的主题表征，从而提升主题的准确性。
重加权扩散损失：通过区分界定框内外区域的贡献，确保主题学习和运动控制之间的平衡。

DreamVideo-2的技术原理

参考注意力机制：
- 基于视频扩散模型的多尺度特征提取能力，将用户提供的单一主题图像作为单帧视频输入模型，获取主题注意力特征。
- 通过残差交叉注意力将主题特征融入视频特征中，从而增强模型对特定主题的学习能力。
掩码引导的运动模块：
- 将用户定义的界定框序列转换为二值掩码序列，以指示视频中主题的运动轨迹。
- 设计包含时空编码器和空间ControlNet的掩码引导运动模块，从掩码序列中提取运动信息，实现精确控制。
混合掩码参考注意力：在参考注意力中引入混合潜在掩码建模，通过调整掩码中背景的权重，增强目标位置的主题表征。
重加权扩散损失：设计新的损失函数，通过调整界定框内外区域的损失贡献权重，确保主题学习与运动控制之间的平衡。
训练与推理：
- 在训练阶段，冻结原始3D UNet参数，联合训练新添加的组件，如混合掩码参考注意力和掩码引导的运动模块。
- 在推理阶段，用户提供主题图像和界定框序列，能够生成定制视频，无需额外的微调或注意力图修改。
数据集构建：构建新的单主题视频数据集，包含视频掩码和边界框，通过Grounding DINO、SAM和DEVA模型生成注释，支持零样本视频定制任务。