VideoJAM
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Videojam
紹介 :
VideoJAMは、外観とモーションの統合表現を用いることで、動画生成モデルのモーションの一貫性と視覚品質を向上させる革新的な動画生成フレームワークです。本技術は、内側誘導機構(Inner-Guidance)を導入し、モデル自身によって予測されたモーション信号で動画生成を動的に誘導することで、複雑なモーションタイプの生成において優れた性能を発揮します。VideoJAMの主な利点は、高品質な視覚効果を維持しながら、動画生成の一貫性を大幅に向上させることができる点です。更に、トレーニングデータやモデルアーキテクチャの大規模な変更なしに、あらゆる動画生成モデルに適用可能です。本技術は、特にモーションの一貫性が高いことが求められる場面において、動画生成分野で重要な応用可能性を秘めています。
ターゲットユーザー :
VideoJAMは、高品質な動画生成が必要な場面、特にモーションの一貫性が重要なアプリケーション、例えば映画制作、アニメーションデザイン、仮想現実(VR)や拡張現実(AR)などの分野に適しています。クリエイターは、よりリアルな動画コンテンツを生成し、時間とコストを削減することができます。
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最も高い割合の地域: MX(25.98%)
ウェブサイト閲覧数 : 63.5K
使用シナリオ
スケートボーダーが空中で回転する動画を生成する。
バレリーナが湖面で回転する動画を作成する。
パンダがネオン街でストリートダンスをする動画を生成する。
製品特徴
外観とモーションの統合表現を用いて、動画生成のモーションの一貫性を向上させる
内側誘導機構を導入し、動画生成を動的に誘導する
複雑なモーションタイプの高品質な生成をサポートする
トレーニングデータの変更やモデル規模の拡張なしに適用可能
動画生成の視覚品質とモーションの一貫性を大幅に向上させる
使用チュートリアル
1. VideoJAMに対応する動画生成モデルを用意します。
2. VideoJAMフレームワークをモデルに統合し、外観とモーションを予測するようトレーニング目標を拡張します。
3. トレーニング段階で、統合表現を用いて外観とモーションを学習します。
4. 推論段階で、内側誘導機構を有効化し、動的なモーション予測を用いて動画生成を誘導します。
5. 必要に応じてパラメータを調整し、生成結果を最適化します。
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