TrackGo

TrackGo是一款创新的可控AI视频生成技术，旨在为用户提供灵活而精准的工具来操控视频中对象的。其核心技术TrackAdapter是一个高效、轻量的适配器，能够无缝整合至预训练的视频生成模型之中，显著提升视频生成的质量与忠实度。

TrackGo是什么

TrackGo是一种前沿的可控AI视频生成技术，通过形状的遮罩和箭头，赋予用户一种灵活且精准的手段来操控视频中对象的。TrackGo的核心组件TrackAdapter是一个高效的适配器，能够与预训练的视频生成模型无缝衔接。TrackAdapter的设计基于对模型时间自注意力层的深刻理解，能够准确激活与视频中相关的区域。TrackGo在视频质量、图像清晰度和表现等关键性能指标上均达到了业界领先水平。

TrackGo的主要功能

• 形状遮罩与箭头指示：用户可通过绘制形状的遮罩来选择视频中的目标对象，并使用箭头指示其期望的路径，从而实现对视频内容的精细控制。
• TrackAdapter技术：这一创新适配器集成于视频生成模型的时间自注意力层中，通过优化注意力图来激活视频中的区域，提升控制的准确性。
• 高效计算性能：在确保高效计算的前提下，TrackGo实现了对视频生成过程的精准控制，最大限度地减少了计算成本。
• 先进评估指标：通过FVD、FID和ObjMC等重要指标来评估视频质量、图像清晰度和忠实度，确保生成的视频作品达到高标准。

TrackGo的技术原理

• 用户输入解析：用户利用形状的遮罩来标记视频中的目标对象，并通过箭头指明这些对象的轨迹。
• 点轨迹生成：系统自动提取用户定义的遮罩和箭头中的点轨迹，这些点轨迹为视频生成提供了精确的指导。
• 注意力图操作：TrackAdapter利用时间自注意力层生成的注意力图来识别并激活与相关的区域，实现对视频帧中特定部分的精准控制。
• 双分支架构：TrackAdapter在时间自注意力层中引入了额外的自注意力分支，与原始分支并行工作，专注于目标区域的，而原始分支继续处理其他区域。

TrackGo的项目地址

• GitHub仓库：https://zhtjtcz.github.io/TrackGo-Page/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.11475

如何使用TrackGo

• 用户界面输入：用户通过TrackGo的界面上传初始帧，并使用形状遮罩工具标记想要操控的目标对象或区域。
• 指定轨迹：用户绘制箭头以指示遮罩内对象的轨迹，箭头的方向和位置将引导对象在视频中的移动路径。
• 点轨迹生成：TrackGo会自动从用户输入的遮罩和箭头中提取点轨迹，这些点轨迹定义了视频中对象的具体路径。
• 模型处理：将提取的点轨迹输入到预训练的视频生成模型中，TrackAdapter会根据这些点轨迹调整模型的时间自注意力层，从而实现对视频内容的精准控制。
• 视频生成：模型根据输入的点轨迹和TrackAdapter的指引，生成一系列视频帧，打造出符合用户要求的连贯视频。

TrackGo的应用场景

• 影视制作：在电影或电视剧的后期制作中，TrackGo能够生成或修改特定场景，例如添加或调整物体的，而无需重新拍摄镜头。
• 动画制作：动画师可以利用TrackGo精确控制动画角色或物体的动作，从而提升动画制作的效率和质量。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR或AR应用中，TrackGo能够生成与用户互动同步的动态视频内容，增强沉浸式体验。
• 游戏开发：游戏设计师可以使用TrackGo创造复杂的游戏动画和特效，使游戏角色和环境更加生动。

常见问题

• TrackGo支持哪些视频格式？ TrackGo支持多种常见的视频格式，确保用户能够轻松导入和导出视频。
• 如何安装TrackGo？ 用户可以通过访问TrackGo的GitHub仓库，获取详细的安装说明和使用指南。
• 使用TrackGo需要哪些系统要求？ TrackGo在大多数现代操作系统上均可运行，具体要求可参考官方文档。