I2V3D

I2V3D – 香港城市大合微软推出的图像到视频生成框架

I2V3D是什么

I2V3D是由香港城市大学与微软GenAI合作开发的图像到视频转换框架，旨在将静态图像转化为动态视频。该框架依托3D几何引导，提供精确的动画控制能力。I2V3D融合了传统计算机图形学的精确性与生成式AI模型的视觉真实感，采用两阶段生成流程：首先是3D引导的关键帧生成，其次是视频插值，以实现高质量和可控的视频输出。此工具支持复杂的3D动画和相机，使用户能够从任意起始点创建动画，并生成任意长度的视频序列，显著降低了创作门槛，简化了视频生成过程，为动画制作、视频编辑及内容创作等领域提供了高效且灵活的解决方案。

I2V3D的主要功能

• 静态图像转换为动态视频：能够将单一静态图像转化为具备动态效果的视频，支持复杂的动画效果及相机。
• 精准的3D动画控制：通过3D引导，实现对动画的精细调控，包括物体的旋转、平移、缩放及相机的（如旋转、平移、变焦等）。
• 灵活的动画起始点设置：支持用户定义动画的起始帧，并可以生成任意长度的视频。
• 复杂场景编辑功能：用户可以在3D场景中添加、复制、替换或编辑对象，创造全新的视频内容。

I2V3D的技术原理

• 3D几何重建：从单张图像中重建完整的3D场景几何结构，覆盖前景对象和背景。前景对象被提取并转化为3D网格，而背景则通过多视图生成与3D网格重建完成。
• 双阶段视频生成流程：
  • 3D引导关键帧生成：利用定制的图像扩散模型，以粗糙的渲染结果为引导，生成高质量的关键帧。多视图增强与扩展注意力机制提升模型的泛化能力与时间一致性。
  • 3D引导视频插值：在关键帧之间生成平滑和高质量的视频帧，无需训练，采用双向引导（正向与反向）确保视频的时间连贯性。
• 深度引导与特征控制：视频生成过程中，利用深度图和渲染特征（如自注意力特征和卷积特征）作为控制信号，确保生成视频与3D渲染结果保持一致。
• 扩展注意力机制：在关键帧生成阶段，基于扩展注意力机制增强帧与帧之间的时空一致性，避免视频生成中的闪烁或不连贯问题。

I2V3D的项目地址

• 项目官网：https://bestzzhang.github.io/I2V3D/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.09733

I2V3D的应用场景

• 动画制作：快速将静态图像转变为动态视频，支持复杂的3D动画，适合广告、游戏等短动画制作。
• 视频编辑与创作：在3D场景中添加、替换或编辑对象，创造富有创意的视频内容，适合短视频及特效预览。
• 虚拟现实/增强现实内容生成：生成逼真的3D动态内容，用于虚拟环境中的交互展示，增强用户的沉浸体验。
• 教育与培训：将静态教学插图转化为动态视频，帮助学生更直观地理解复杂概念。
• 游戏开发：快速生成游戏过场动画或虚拟角色动画，节省开发时间和成本。