Ha llegado el Editor de Videos de IA Consistente TokenFlow es un Modelo de IA que utiliza Características de Difusión para la Edición Consistente de Videos
El Editor de Videos de IA Consistente TokenFlow es un Modelo de IA que utiliza Características de Difusión para la Edición Consistente de Videos.
Los modelos de difusión son algo con lo que deberías estar familiarizado en este punto. Han sido el tema clave en el dominio de la IA durante el último año. Estos modelos mostraron un éxito notable en la generación de imágenes y abrieron una página completamente nueva.
Estamos en la era de la generación de texto a imagen y mejoran día a día. Los modelos generativos basados en difusión, como MidJourney, han demostrado capacidades increíbles para sintetizar imágenes de alta calidad a partir de descripciones de texto. Estos modelos utilizan conjuntos de datos de texto e imagen a gran escala, lo que les permite generar contenido visual diverso y realista basado en indicaciones textuales.
El rápido avance de los modelos de texto a imagen ha llevado a avances notables en la edición de imágenes y la generación de contenido. Hoy en día, los usuarios pueden controlar varios aspectos tanto de las imágenes generadas como de las reales. Esto les permite expresar mejor sus ideas y demostrar el resultado de una manera relativamente rápida en lugar de pasar días dibujando manualmente.
Sin embargo, la historia es diferente cuando se trata de aplicar estos emocionantes avances al ámbito de los videos. Aquí tenemos un progreso relativamente más lento. Aunque han surgido modelos generativos de texto a video a gran escala, mostrando resultados impresionantes en la generación de clips de video a partir de descripciones textuales, aún enfrentan limitaciones en cuanto a resolución, duración del video y complejidad de las dinámicas de video que pueden representar.
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Uno de los desafíos clave al utilizar un modelo de difusión de imágenes para la edición de videos es asegurar que el contenido editado se mantenga consistente en todos los fotogramas del video. Si bien los métodos de edición de video existentes basados en modelos de difusión de imágenes han logrado una coherencia de apariencia global al extender el módulo de autoatención para incluir múltiples fotogramas, a menudo no logran el nivel deseado de consistencia temporal. Esto obliga a profesionales y semiprofesionales a recurrir a elaborados flujos de trabajo de edición de video que implican trabajo manual adicional.
Permítanos presentarles a TokenFlow, un modelo de IA que utiliza el poder de un modelo de texto a imagen pre-entrenado para permitir la edición impulsada por texto de videos naturales.
El objetivo principal de TokenFlow es generar videos de alta calidad que se adhieran a la edición objetivo expresada por una indicación de texto de entrada, al tiempo que preservan el diseño espacial y el movimiento del video original.
TokenFlow se presenta para abordar la inconsistencia temporal. Enfuerza explícitamente las correspondencias originales entre fotogramas del video en la edición. Al reconocer que los videos naturales contienen información redundante en todos los fotogramas, TokenFlow se basa en la observación de que la representación interna del video en el modelo de difusión exhibe propiedades similares.
Esta idea sirve como pilar de TokenFlow, permitiendo la aplicación de ediciones consistentes al asegurar que las características del video editado sean consistentes en todos los fotogramas. Esto se logra propagando las características de difusión editadas en función de la dinámica original del video, aprovechando la prioridad generativa del modelo de difusión de imágenes de última generación sin necesidad de entrenamiento adicional o ajuste fino. TokenFlow también funciona perfectamente en conjunto con un método de edición de imágenes basado en difusión listo para usar.
