

Pippo
紹介 :
Pippoは、Meta Reality Labsと複数の大学が共同開発した生成モデルであり、一枚の普通の画像から高解像度の複数視点ビデオを生成できます。この技術の最大の強みは、追加の入力(パラメータ化モデルやカメラパラメータなど)なしで、高品質な1K解像度のビデオを生成できる点です。多視点拡散トランスフォーマーアーキテクチャに基づいており、仮想現実、映画制作など、幅広い応用が期待できます。Pippoのコードはオープンソースですが、事前学習済みウェイトは含まれておらず、ユーザーは自分でモデルをトレーニングする必要があります。
ターゲットユーザー :
Pippoは、特にコンピュータビジョン、画像生成、仮想現実の分野に特化した研究者や開発者にとって最適です。一枚の画像から高品質なビデオを生成する技術を探求するための強力なツールを提供し、映画制作、仮想現実コンテンツ開発などの場面に応用できます。
使用シナリオ
研究者はPippoモデルを使用して、一枚の写真から高品質な複数視点ビデオを生成し、仮想現実コンテンツの作成に使用しています。
映画制作チームはPippoを使用して、高解像度の仮想キャラクタービデオを生成し、撮影コストを削減しています。
開発者はPippoのコードアーキテクチャに基づいて、新しい画像生成アプリケーションを開発?拡張しています。
製品特徴
一枚の写真から高解像度の複数視点ビデオを生成する
異なる解像度のモデルトレーニングに対応(128、512、1024)
サンプルトレーニングコードとデータセットを提供(Ava-256など)
生成画像と実画像の投影誤差を計算する
制御MLPとアテンションバイアス技術を提供し、拡散トランスフォーマーのパフォーマンスを最適化する
異なるGPU構成での実行に対応(A100、T4など)
使用チュートリアル
1. リポジトリのクローン作成:`git clone git@github.com:facebookresearch/pippo.git`でクローンを作成し、ディレクトリに移動します。
2. 環境設定:Condaを使用して環境を作成し、PyTorchなどの依存関係をインストールします。
3. サンプルデータのダウンロード:`python scripts/pippo/download_samples.py`を実行して、Ava-256データセットのサンプルをダウンロードします。
4. トレーニング開始:GPU構成に合わせて適切なモデル構成ファイルを選択し、`python train.py`を実行してトレーニングを開始します。
5. 投影誤差の計算:`python scripts/pippo/reprojection_error.py`を実行して、生成画像と実画像の誤差を比較します。
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