Phantom是什么?一文让你看懂Phantom的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Phantom概述简介

Phantom是字节跳动智能创作团队推出的用在主体一致视频生成(Subject-to-Video, S2V)的框架。基于跨模态对齐技术,结合文本和图像提示,从参考图像中提取主体元素并生成与文本描述一致的视频内容。Phantom基于现有的文本到视频(T2V)和图像到视频(I2V)架构,重新设计了联合文本-图像注入模型,基于文本-图像-视频三元组数据学习跨模态对齐。Phantom框架支持单主体和多主体参考,特别在人类生成任务中强调主体一致性,覆盖现有的身份保留视频生成任务,提供增强优势。

Phantom的功能特色

从参考图像中提取主体元素:识别并提取图像中的主体(如人物、动物、物体等),作为生成视频的核心内容。

根据文本提示生成视频:用户基于文本指令控制视频的内容和风格,实现高度定制化的视频生成。

多主体视频生成:支持同时处理多个主体,生成复杂的交互场景,如多人互动、人与宠物互动等。

身份保留(ID-Preserving):在生成视频时,保留主体的身份特征(如人脸、服装等),特别适用于虚拟试穿、数字人生成等场景。

高质量视频输出:生成的视频在视觉效果、主体一致性和文本响应性方面表现出色,与现有的商业解决方案相当。

Phantom的技术原理

数据结构设计:Phantom构建了文本-图像-视频三元组数据结构,用在训练模型理解不同模态之间的关系。数据分为In-paired(图像与视频主体一致)和Cross-paired(跨视频匹配)两种类型,避免模型简单复制输入图像。

模型架构:基于现有的文本到视频(T2V)和图像到视频(I2V)架构,重新设计联合文本-图像注入模型。模型分为输入头(Input Head)和可训练的DiT模块。输入头负责编码视频、文本和参考图像,DiT模块负责跨模态对齐和视频生成。

跨模态对齐:参考图像基于特定的视觉编码器(如VAE和CLIP)编码后,与视频特征和文本特征分别拼接,输入到DiT模块的视觉和文本分支。

身份保留技术:在处理人脸等身份特征时,基于面部识别模型(如ArcFace)评估生成视频与参考图像的相似度,确保主体身份的一致性。

优化与训练:基于大规模的三元组数据训练,学习如何在生成视频时平衡文本和图像的双重提示。模型在预训练阶段继承基础模型的权重,基于跨模态数据进一步微调,实现高质量的视频生成。

Phantom项目介绍

项目官网:https://phantom-video.github.io/Phantom/

GitHub仓库:https://github.com/Phantom-video/Phantom

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2502.11079

Phantom能做什么?

虚拟试穿:生成服装动态展示视频,帮助用户预览效果。

数字人生成:创建具有特定外貌的虚拟角色,用于虚拟主播等场景。

广告视频制作:根据图像和文本快速生成产品广告,提升制作效率。

影视动画:生成角色动画原型,辅助创意验证,降低制作成本。

教育培训:生成科学实验、历史场景等教学视频,增强互动性。

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