本文提出了一种可控的文本到视频模型，名为 Video-ControlNet，它可以生成由控制信号（如边缘或深度图）条件的视频。该模型采用了一种新的残差噪声初始化策略来实现输入视频的运动先验，并生成具有细粒度控制的高质量和连贯视频。

May, 2023

本研究提出了一种高效有效的方法，通过利用条件图像扩散模型实现长度可变视频中时间一致的合成到真实视频转换，同时保持视频的时空一致性。我们通过使用可用的合成视频的光流信息，通过联合噪声优化有效地最小化了时空不一致性，实现对多个合成图像生成的平行化。通过在各种综合基准上进行的大量实验证明了我们的方法的有效性，并且我们的方法不需要对扩散模型进行任何培训或微调。 最后，我们证明了我们的方法在时空一致性和视觉质量方面均优于其他基线方法。

May, 2023

介绍了一种使用条件扩散模型的视频合成方法（MCDiff），可以通过一组笔画控制视频的内容和动态，达到了良好的视觉效果。

Apr, 2023

ControlVideo 是一种基于文本驱动扩散模型的、无需训练即可完成自然高效文本到视频生成，使用三个模块实现外观协调、帧插值以及分层采样，能够在轻松几分钟之内生成高质量的短视频和长视频。

May, 2023

本研究通过主成分分析 (PC) 分析，揭示了视频扩散模型中稳健的运动感知特征，并通过提出的运动特征 (MOFT) 实现了无需训练的视频运动控制框架，为生成自然逼真的运动提供了竞争性能、架构无关的见解以及在各种下游任务中的适用性。

May, 2024

视频生成的研究最近取得了巨大的进展，使得高质量的视频可以从文字提示或图像中生成。为视频生成过程添加控制是一个重要的目标，并且最近的方法通过在相机轨迹上条件化视频生成模型来朝着这个目标迈进。然而，从多个不同相机轨迹生成相同场景的视频仍然具有挑战性。解决这个多视频生成问题可以实现可编辑相机轨迹的大规模三维场景生成等应用。我们引入了协作视频扩散（CVD）作为实现这一愿景的重要一步。CVD 框架包括一个新颖的跨视频同步模块，通过使用一个极线注意机制促进不同相机姿态下相同视频的对应帧之间的一致性。经过大量实验证明，在针对视频生成的最先进相机控制模块的基础上训练，CVD 生成的从不同相机轨迹渲染的多个视频比基准线具有显著更好的一致性。

May, 2024

MotionEditor 是一种扩散模型，用于视频动作编辑，通过引入内容感知的运动适配器和两分支架构实现编辑过程中保留原始背景和主角外貌。

Nov, 2023

我们提出了一种无需训练且稳健的解决方案，为现成的视频扩散模型提供摄像机运动控制。我们的方法不同于以前的工作，不需要在带有摄像机注释的数据集上进行有监督的微调或通过数据增强进行自监督训练。相反，它可以与大多数预训练的视频扩散模型插入和播放，并且只需一个图像或文本提示作为输入即可生成可控摄像机的视频。我们的工作灵感来自于中间隐藏变量对生成结果的布局先验，因此重新排列其中的噪点像素将重新分配输出内容。由于摄像机移动也可以被视为透视变化引起的像素重新排列，如果它们的噪点隐藏变量相应改变，视频可以按照特定的摄像机运动进行重新组织。基于此，我们提出了我们的方法 CamTrol，实现了对视频扩散模型的稳健摄像机控制。这通过两个阶段的过程实现。首先，我们在三维点云空间中建模图像布局重新排列通过显式摄像机运动。其次，我们使用一系列重新排列的图像形成的噪点隐藏变量的布局先验生成具有摄像机运动的视频。广泛的实验证明了我们的方法在控制生成视频的摄像机运动方面的鲁棒性。此外，我们展示了我们的方法在生成具有动态内容的三维旋转视频方面产生的令人印象深刻的结果。

Jun, 2024

通过将动态 3D 网格的可控性与新兴扩散模型的表达能力和可编辑性相结合，我们提出了一种新的方法来自动化计算机生成的视频的创作过程，并输出高质量和时间上一致的帧。

Dec, 2023

在计算机视觉中，从静态图像生成逼真的动画视频是一个重要的研究领域。本文介绍了一种基于运动先验和视频扩散模型的开放领域可控图像动画方法，能够实现对可移动区域的运动方向和速度的精确控制，同时在保持内容、场景和动作协调一致性的同时生成长度超过 100 帧的长时间视频。

May, 2024