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运动。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运动忠实度。

TrackGo是什么

TrackGo是一种前沿的可控AI视频生成技术，通过自由形状的遮罩和箭头，赋予用户一种灵活且精准的手段来操控视频中对象的运动。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运动相关的区域。TrackGo在视频质量、图像清晰度和运动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

• 自由形状遮罩与箭头指示：用户可通过绘制自由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运动路径，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运动的区域，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、图像清晰度和运动忠实度，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：用户利用自由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运动轨迹。
• 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运动相关的区域，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，专注于目标区域的运动，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，并使用自由形状遮罩工具标记想要操控的目标对象或区域。
• 指定运动轨迹：用户绘制箭头以指示遮罩内对象的运动轨迹，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运动的具体路径。
• 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运动，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。