CustomVideoX

CustomVideoX – 中科大联合浙大等推出的个性化视频生成框架

CustomVideoX 是一个开创性的个性化视频生成框架，由中国科学技术大学与浙江大学等机构联合研发。该框架能够通过参考图像和文本描述生成高质量的定制视频，重新定义了个性化内容创作的可能性。基于视频扩散变换器（Video Diffusion Transformer），CustomVideoX 采用零样本学习方法，仅需训练 LoRA 参数来提取参考图像的特征，从而高效实现个性化视频的生成。

CustomVideoX是什么

CustomVideoX 是一个创新的个性化视频生成框架，旨在通过用户提供的参考图像和文本描述，生成高质量的定制视频。该框架依托于视频扩散变换器（Video Diffusion Transformer），并通过零样本学习的方式，仅训练 LoRA 参数来提取图像特征，从而高效地实现个性化视频的生成。CustomVideoX 的核心技术包括：3D 参考注意力机制，支持参考图像特征与视频帧在空间和时间维度上的直接交互；时间感知注意力偏差（TAB）策略，动态调整参考特征的影响力，增强生成视频的时间连贯性；以及实体区域感知增强（ERAE）模块，通过语义对齐突出关键实体区域，解决了传统方法中常见的时间不一致性和质量下降的问题。

CustomVideoX的主要功能

• 个性化视频生成：CustomVideoX 可以根据用户提供的参考图像和文本描述，生成高度一致的视频内容，保留参考图像中的细节特征。
• 高保真度的参考图像融合：通过 3D 参考注意力机制，CustomVideoX 将参考图像的特征与视频帧在空间和时间维度上无缝交互，确保生成的视频与文本描述保持一致，且每一帧都能保留参考图像的主体特征和细节。
• 时间连贯性优化：CustomVideoX 采用时间感知注意力偏差（TAB）策略，动态调整参考特征在不同时间步的影响力，以优化生成视频的时间连贯性，避免传统方法中的跳跃或不连贯问题。
• 关键区域增强：通过实体区域感知增强（ERAE）模块，CustomVideoX 能够识别并增强视频中与文本描述相关的关键区域。

CustomVideoX的技术原理

• 3D 参考注意力机制：利用 3D 因果变分自编码器（3D Causal VAE）对参考图像进行编码，确保生成视频在每一帧中都能保持参考图像的主体特征和细节。
• 时间感知注意力偏差（TAB）：在扩散模型的去噪过程中，通过抛物线时间掩码动态调整参考特征的权重，以优化生成视频的时间连贯性和视觉质量。
• 实体区域感知增强（ERAE）：通过分析文本描述中关键实体的激活强度，识别视频中与这些实体相关的区域，进行语义对齐的增强。
• 零样本学习与 LoRA 参数训练：通过训练少量的 LoRA 参数提取参考图像特征，避免传统微调方法可能导致的性能下降，同时保留预训练模型的完整性，降低训练复杂度。
• 高质量数据集与基准测试：研究团队构建了高质量的定制视频数据集，并提出了 VideoBench 基准测试平台，用于训练和评估模型的泛化能力及性能。

CustomVideoX的项目地址

• 项目官网：https://xiaobul.github.io/CustomVideoX/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.06527

CustomVideoX的应用场景

• 艺术与设计：将静态图像转化为动态视频，助力艺术创作和动画设计。
• 广告与营销：生成个性化的广告视频，提升品牌宣传的效果。
• 影视与娱乐：辅助特效制作和动画创作，增强影视内容的视觉表现。
• 教育与培训：生成教学动画，提高教育内容的互动性和理解性。
• 游戏开发：快速生成角色动画和游戏过场视频，提升开发效率。

常见问题

• CustomVideoX支持哪些输入类型？ CustomVideoX 支持用户上传参考图像和文本描述，以生成个性化视频。
• 生成的视频质量如何？ 通过高保真度的参考图像融合技术，生成的视频质量较高，能够保留参考图像的细节。
• 使用CustomVideoX需要哪些技术背景？ 用户无需深厚的技术背景，只需提供参考材料即可使用该框架生成视频。
• CustomVideoX适合哪些行业？ CustomVideoX 可广泛应用于艺术、广告、影视、教育及游戏等多个行业。