Lumiere

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谷歌研究院开发的基于空间时间的文本到视频扩散模型。采用了创新的空间时间U-Net架构，能够一次性生成整个视频的时间长度，确保了生成视频的连贯性和逼真度。

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Lumiere简介

Space-Time Text-to-Video diffusion model by Google Research.

Lumiere是谷歌研究院团队开发的基于空间时间的文本到视频扩散模型。Lumiere采用了创新的空间时间U-Net架构，该架构通过模型中的单次传递一次性生成视频的整个时间，不同于其他模型那样逐帧合成视频。确保了生成视频的连贯性和逼真度，Lumiere可以轻松促进广泛的内容创建任务和视频编辑应用程序，包括图像到视频、视频修复和风格化生成。

Lumiere功能特点：

• 文本到视频的扩散模型： Lumiere能够根据文本提示生成视频，实现了从文本描述到视频内容的直接转换。

• 图像到视频：该模型通过对第一帧进行调节，将静止图像平滑地转换为视频。

• 空间时间U-Net架构： 与其他需要逐步合成视频的模型不同，Lumiere能够一次性完成整个视频的制作。这种独特的架构允许Lumiere一次性生成整个视频的时间长度，不同于其他模型那样逐帧合成视频。

• 全局时间一致性： 由于其架构的特点，Lumiere更容易实现视频内容的全局时间一致性，确保视频的连贯性和逼真度。

• 多尺度空间时间处理： Lumiere通过在多个空间时间尺度上处理视频来学习直接生成视频，这是一种先进的方法。

• 风格化视频生成： 使用单个参考图像，Lumiere可以按照目标风格生成视频，这种能力在其他视频生成模型中较为罕见。

• 广泛的内容创作和视频编辑应用： Lumiere支持多种内容创作任务和视频编辑应用，如图像到视频、视频修补和风格化生成。

• 视频样式化编辑： 使用文本基础的图像编辑方法，Lumiere可以对视频进行一致性的样式编辑。

• 影像合成能力： 当图像的一部分保持静止而另一部分呈现运动时，可以实现局部运动效果，从而为静止图像增添迷人的美感。

• 视频修复功能： Lumiere 可以根据文本提示对现有视频的任意遮罩区域进行动画处理。这为视频编辑、对象插入和/或删除提供了有趣的可能性。

尽管取得了这些进步，但Lumiere在需要在不同场景和镜头之间转换的视频方面仍然受到限制。这种能力差距为未来的扩散模型研究提供了重要方向。

Lumiere官网入口网址

https://lumiere-video.github.io/

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