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TransPixar概述简介
TransPixar是香港中文大学、Adobe研究院 、香港科技大学和智能摩尔联合开源的,先进的文本到视频生成方法,扩展预训练的RGB视频模型生成包含透明度信息的RGBA视频。TransPixar基于扩散变换器(DiT)架构,基于引入alpha特定的token和基于LoRA的微调,实现RGB和alpha通道的联合生成,保持高度一致性。TransPixar优化注意力机制,保留原始RGB模型的优势,在有限的训练数据下,能生成多样化且对齐度高的RGBA视频。TransPixar支持创建包含烟雾、反射、等透明元素的视频,且提供高度逼真的视觉效果。TransPixar在娱乐、广告和教育等领域的应用前景广阔,为视觉效果(VFX)和交互式内容创作提供了新的可能性。
TransPixar的功能特色
RGBA视频生成:从文本描述生成包含RGB颜色通道和alpha透明度通道的视频,实现复杂视觉效果的创建。
透明效果处理:支持生成具有透明属性的元素,如烟雾、反射等,无缝融入背景场景,适用于视觉效果(VFX)等应用。
高质量视频生成:在生成RGBA视频的同时,保留原始RGB视频生成模型的高质量,确保视频的清晰度和细节表现。
多场景适应性:适用于各种场景和对象类型的视频生成,包括人物动作、自然景观、动态效果等,具有良好的泛化能力。
文本驱动内容创作:根据输入的文本描述,生成与之匹配的视频内容,实现文本到视频的自动化创作,提高内容生产的效率和创意性。
TransPixar的技术原理
扩散变换器(DiT)架构:基于DiT模型,用自注意力机制捕捉视频帧之间的长程依赖关系,实现对视频内容的精细建模和生成。
alpha通道生成:在DiT模型中引入alpha特定的token,与RGB token的联合生成,实现alpha通道的生成,支持RGBA视频的输出。
LoRA微调:基于LoRA(Low-rank Adaptation)的微调方案,对alpha token的投影进行微调,保持RGB生成质量的同时,优化alpha通道的生成。
注意力机制优化:系统分析并优化RGBA生成过程中的注意力机制,包括Text-attend-to-RGB、RGB-attend-to-Text、RGB-attend-to-Alpha等,基于调整注意力计算,实现RGB和alpha通道之间的强对齐和高质量生成。
数据集扩展与训练策略:在有限的RGBA视频数据集上进行训练,基于合理的数据预处理和训练策略,提高模型对多样化场景和对象类型的适应能力,增强生成内容的多样性和一致性。
TransPixar项目介绍
项目官网:https://wileewang.github.io/TransPixar/
GitHub仓库:https://github.com/wileewang/TransPixar
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2501.03006
在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/wileewang/TransPixar
TransPixar能做什么?
娱乐领域:快速生成星球爆炸特效片段,助力科幻电影后期制作。
广告领域:制作展示新款电动车外观和行驶动态的广告视频,吸引消费者关注。
教育领域:生成物体受力运动视频,辅助讲解物理定律,提高学生理解。
增强现实(AR):生成逼真巴黎全景视频,为VR旅游应用提供沉浸式体验。
创意产业:创作奇幻世界视频,拓展数字艺术表现形式和创意空间.
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