Upscale-A-Video:视频增加工具 提升视频清晰度和细节
由南洋理工大学 S-Lab 实验室开发,它能够将低分辨率视频转换为高分辨率,同时提高视频的清晰度和细节。
最重要的是:它可以通过文本提示来修改视频内容,比如提升特定物体的细节或改善整体的视觉效果。或者生成或修改视频内容、风格、细节等。
主要能力:
1、视频质量提升:Upscale-A-Video能够将分辨率较低的视频转换成高分辨率视频。例如,如果原视频模糊不清,这个工具可以使其变得更加清晰,细节更丰富。这对于改善老旧视频或质量较差的视频特别有用。
2、时间一致性:在提高视频分辨率的同时,能确保视频的每一帧都平滑过渡,没有不自然的跳跃或变化。这样,视频看起来就像是原本就以高分辨率拍摄的,而不是经过后期处理的。
3、文本引导的内容生成:允许用户通过输入文本提示来引导视频内容的生成。例如,用户可以输入特定的描述或指令,Upscale-A-Video将根据这些文本提示来调整视频的视觉内容。这种方法使得视频不仅在技术上得到提升,还能更好地符合用户的创意或需求。
- 视频质量提升:通过文本提示,用户可以指导模型专注于视频中的某些方面,比如提升特定物体的细节或改善整体的视觉效果。
- 内容生成和修改:在某些情况下,文本提示可能还用于生成或修改视频内容。例如,如果文本提示描述了某种特定的视觉风格或元素,模型可能会尝试按照这些指示调整视频内容。
工作原理:
在视频超分辨率领域,提高输出视频的保真度和时间一致性是一个主要挑战。这主要是因为扩散模型在生成过程中的随机性,可能导致视频中出现时间上的不连贯性。
Upscale-A-Video 使用一个文本引导的潜在扩散框架来进行视频增强。这意味着它可以根据文本提示来生成更高质量的视频内容。
该框架通过两个关键机制确保时间连贯性:局部上,它将时间层集成到 U-Net 和 VAE-Decoder 中,保持短序列的一致性;全局上,引入了一个无需训练的流引导的循环潜在传播模块,通过在整个序列中传播和融合潜在信息来增强视频的整体稳定性。
技术细节:
1、局部和全局处理结合:
• 局部处理:视频被分割成片段,每个片段使用具有时间层的 U-Net 进行处理,以确保片段内的一致性。
在视频的每个小片段内,使用集成了时间层的 U-Net 和 VAE-Decoder 来保持片段内的一致性。
VAE-Decoder 主要用来减少剩余的闪烁伪影,以实现低级一致性。
• 全局处理:通过一个流引导的循环潜在传播模块,在整个视频序列中传播和融合潜在信息,以增强视频的整体稳定性。这个模块在视频的不同部分之间建立联系,确保整个视频的一致性。
2、潜在扩散模型:
• 扩散过程:在潜在空间中,视频内容通过引入噪声和逐步去噪的过程来生成。这个过程允许模型逐步构建出高质量的视频内容。
• 文本引导:用户可以通过文本提示来指导视频内容的生成,使得最终的视频不仅质量高,还能符合特定的视觉风格或主题。
3、平衡恢复和生成:
• 可调节的噪声水平:通过调整加入到输入中的噪声水平,可以在恢复原始内容和生成新内容之间找到平衡点。较低的噪声水平倾向于恢复原始内容,而较高的噪声水平则鼓励生成更细致的细节。
这种方法适用于各种真实世界的视频,包括老电影片段和现代实拍视频。
项目及演示:https://t.co/VEe53MINtw
论文:https://t.co/VuRgjhiyXx
GitHub:https://t.co/FVuF5sdSzl