Follow Your Pose概述简介

Follow Your Pose是由清华大学、香港科技大学、腾讯AI Lab以及中科院的开发人员开源的一个基于文本到视频生成的框架，允许用户通过文本描述和指定的人物姿态来生成视频。该框架采用了两阶段的训练策略，能够生成与文本描述和姿态序列高度一致的视频，同时保持视频中人物动作的真实性和连贯性。

Follow Your Pose的官网入口

官方项目主页：https://follow-your-pose.github.io/

GitHub代码库：https://github.com/mayuelala/FollowYourPose

Arxiv研究论文：https://arxiv.org/abs/2304.01186

Hugging Face运行地址：https://huggingface.co/spaces/YueMafighting/FollowYourPose

OpenXLab运行地址：https://openxlab.org.cn/apps/detail/houshaowei/FollowYourPose

Google Colab运行地址：https://colab.research.google.com/github/mayuelala/FollowYourPose/blob/main/quick_demo.ipynb

Follow Your Pose的功能特色

文本到视频生成：用户可以输入文本描述，框架会根据这些描述生成相应的视频内容，如角色的动作、场景背景以及整体的视觉风格。

姿态控制：用户可以通过指定人物的姿态序列来控制视频中角色的动作，以精确地控制角色在视频中的每一个动作细节。

时间连贯性：框架能够生成时间上连贯的视频，确保视频中的动作和场景变化自然流畅，没有突兀的跳跃或闪烁。

多样化角色和背景生成：框架能够生成具有不同外观、风格和背景的视频，包括但不限于现实风格、卡通风格、赛博朋克风格等。

多角色视频生成：框架支持多角色视频的生成，可以在同一个视频中展示多个角色，并且能够根据文本描述指定每个角色的身份和动作。

风格化视频生成：用户可以通过添加风格描述（如“卡通风格”、“赛博朋克风格”等）来生成具有特定艺术风格的视频。

Follow Your Pose的工作原理

Follow Your Pose的工作原理主要基于一个两阶段的训练过程，旨在结合文本描述和姿态信息来生成视频。以下是其工作原理的详细步骤：

第一阶段：姿态控制的文本到图像生成

姿态编码器：首先，框架使用一个零初始化的卷积编码器来学习姿态信息。这个编码器从输入的姿态序列中提取关键点特征。

特征注入：提取的姿态特征被下采样到不同的分辨率，并以残差连接的方式注入到预训练的文本到图像（T2I）模型的U-Net结构中。这样做可以在保持原有模型的图像生成能力的同时，引入姿态控制。

训练：在这个阶段，模型仅使用姿态图像对进行训练，目的是学习如何根据文本描述和姿态信息生成图像。

第二阶段：视频生成

视频数据集：为了学习时间上的连贯性，框架在第二阶段使用了一个没有姿态标注的视频数据集（如HDVLIA）进行训练。

3D网络结构：将预训练的U-Net模型扩展为3D网络，以便处理视频输入。这涉及到将第一层卷积扩展为伪3D卷积，并添加时间自注意力模块来模拟时间序列。

跨帧自注意力：为了进一步提高视频的连贯性，框架引入了跨帧自注意力（cross-frame self-attention）模块，这有助于在视频帧之间保持内容的一致性。

微调：在这个阶段，只有与时间连贯性相关的参数（如时间自注意力和跨帧自注意力）会被更新，而其他参数（如伪3D卷积层和前馈网络FFN）保持不变。

生成过程

文本和姿态输入：在推理阶段，用户输入描述目标角色外观和动作的文本，以及一个表示动作序列的姿态序列。

视频生成：模型根据这些输入生成视频。在生成过程中，大多数预训练的稳定扩散模型参数被冻结，只有与时间连贯性相关的模块参与计算。

通过这种两阶段的训练策略，Follow Your Pose能够有效地从易于获取的数据集中学习，生成具有高度控制性和时间连贯性的视频。