浙大联手腾讯华为推出VideoMaker：零样本定制视频生成框架开启个性化创作新纪元
北京—— 在人工智能领域，视频生成技术正以前所未有的速度发展。近日，浙江大学联合腾讯和华为诺亚方舟实验室，共同推出了一款名为VideoMaker的创新型零样本定制视频生成框架，引发业界广泛关注。该框架基于视频扩散模型（VDM），无需额外训练，即可直接从参考图片中提取和注入主题特征，实现个性化视频内容的一键生成，为视频创作带来了前所未有的便捷性和灵活性。
技术突破：无需额外训练的个性化定制
VideoMaker的核心突破在于其零样本定制能力。与传统的视频生成方法需要大量数据训练不同，VideoMaker直接利用VDM的内在能力进行细粒度特征提取。通过空间自注意力机制，框架能够将参考图片中的主题特征有效地注入到每一帧视频中，确保视频内容与参考图片保持高度一致性。这一技术的创新之处在于，它无需对VDM进行复杂的再训练或参数调整，只需简单微调即可激活模型的内在力量，实现定制视频生成。
“VideoMaker的出现，标志着视频生成技术进入了一个新的阶段，”一位不愿透露姓名的AI专家表示，“它不仅降低了视频创作的门槛，也为个性化内容生产提供了强大的工具。”
核心功能：细粒度特征提取与高保真度生成
VideoMaker的主要功能包括：
- 细粒度特征提取： 直接利用VDM的内在能力，从参考图片中提取细节丰富的主题特征。
- 特征注入： 通过VDM的空间自注意力机制，将提取的主题特征有效地注入到每一帧视频中，确保视频内容与参考图片保持高度一致性。
- 视频内容生成： 在保持与参考图片中主题外观一致的同时，保证生成视频的多样性和动态性，避免内容单调和重复。
- 无需额外训练： 不需要对VDM进行复杂的再训练或参数调整，只需简单微调即可激活模型的内在力量，实现定制视频生成。
- 高保真度： 生成的视频能够保持高保真度，无论是人物还是物体，都能在视频中准确呈现其外观和动态特征。
技术原理：VDM与空间自注意力机制的巧妙结合
VideoMaker的技术核心在于视频扩散模型（VDM）和空间自注意力机制的巧妙结合。VDM通过逐步去噪的方式学习视频数据分布，而VideoMaker将参考图像直接输入到VDM中，利用VDM的预训练知识进行细粒度的特征提取。为了实现特征注入，VideoMaker修改了VDM中的空间自注意力计算，允许模型在生成每一帧视频时，将主题特征与生成内容进行双向交互，确保主题特征的准确呈现。
此外，为了在训练过程中区分参考信息和生成内容，VideoMaker还设计了一种引导信息识别损失函数，帮助模型更准确地识别和处理参考信息。在训练阶段，VideoMaker通过微调VDM的空间自注意力层和运动块参数，实现主题信息的有效注入。在推理时，直接丢弃与参考信息对应的输出，确保生成的视频不受噪声干扰。
应用场景：广泛的应用前景
VideoMaker的应用前景十分广阔，包括：
- 影视制作： 在电影或电视剧的前期制作中，用于生成特定的场景和动作，帮助导演和制片人预览和规划。
- 虚拟偶像： 为虚拟偶像生成多样化的视频内容，增强其与粉丝的互动和影响力。
- 产品展示： 企业可以利用VideoMaker展示产品在不同环境下的效果，如家具在不同装修风格中的效果，汽车在不同路况下的表现。
- 定制广告： 根据目标客户群体定制个性化的广告视频，提高广告的吸引力和营销效果。
- 教学视频： 教师可以制作生动的教学视频，如物理力学原理的演示、化学实验现象的展示，以及历史事件的重现，提升学习体验。
- 动画游戏设计： 游戏设计师可以通过输入角色草图和动作设计概念图，快速生成初步的角色动画视频，评估角色动作的流畅性和视觉效果。
项目地址与未来展望
VideoMaker的项目官网为https://wutao-cs.github.io/VideoMaker/，技术论文已在arXiv上发布，链接为https://arxiv.org/pdf/2412.19645。
VideoMaker的推出，不仅展示了中国在人工智能领域的创新实力，也为全球视频内容创作带来了新的可能性。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，VideoMaker将在未来发挥更加重要的作用，推动视频内容创作的普及化和个性化。
参考文献：
- VideoMaker 项目官网: https://wutao-cs.github.io/VideoMaker/
- VideoMaker arXiv 技术论文: https://arxiv.org/pdf/2412.19645
（完）
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