DynVFX – AI视频增强技术，将新动态内容与原始视频无缝融合-爱论文

DynVFX是什么

DynVFX是创新的视频增强技术，能根据简单的文本指令将动态内容无缝集成到真实视频中。通过结合预训练的文本到视频扩散模型和视觉语言模型（VLM），实现了在不依赖复杂用户输入的情况下，自然地将新动态元素与原始视频场景融合。用户只需提供简短的文本指令，例如“添加一只在水中游泳的海豚”，DynVFX可自动解析指令，基于VLM生成详细的场景描述，通过锚点扩展注意力机制精准定位新内容的位置，同时通过迭代细化确保新内容与原始视频的像素级对齐和自然融合。

DynVFX的主要功能

自然融合新动态元素：DynVFX能根据用户提供的文本指令（如“添加一只在空中飞翔的鲸鱼”），将新生成的动态内容自然地融入到原始视频场景中。新内容的位置、外观和运动与原始视频的相机运动、遮挡和其他动态对象的交互保持一致，生成连贯且逼真的输出视频。自动化内容生成与定位：通过预训练的文本到视频扩散模型和视觉语言模型（VLM）实现自动化操作。VLM作为“VFX助手”，能理解用户指令并生成详细的场景描述，引导新内容的生成。DynVFX基于锚点扩展注意力机制，精准定位新内容的位置，与原始场景的空间和动态特征对齐。像素级对齐与内容融合：DynVFX通过迭代细化过程，逐步更新新内容的残差潜在表示，确保新生成的内容在像素级别上与原始视频完美对齐，避免出现不自然的过渡或错位。高保真度的视频编辑：DynVFX在保持原始视频内容的同时，能自然地添加新动态元素，实现高保真度的视频编辑。

DynVFX的技术原理

预训练的文本到视频扩散模型：DynVFX使用预训练的文本到视频扩散模型（如CogVideoX），能根据文本提示生成视频内容。扩散模型通过逐步去除噪声来生成视频，具体来说，模型从高斯噪声开始，逐步生成清晰的视频帧。视觉语言模型（VLM）：视觉语言模型（如GPT-4o）被用作“VFX助手”，负责解释用户的文本指令，生成详细的场景描述。VLM能描述原始视频的内容，还提供如何将新内容自然地融入场景的指导。锚点扩展注意力（Anchor Extended Attention）：为了确保新生成内容的准确定位，DynVFX引入了锚点扩展注意力机制。通过从原始视频中提取特定位置的键（keys）和值（values），将它们作为锚点，引导新内容的生成。帮助模型理解新内容应如何与原始场景的空间和动态特征对齐，实现自然的融合。迭代细化（Iterative Refinement）：为了进一步提高新内容与原始视频的融合效果，DynVFX采用迭代细化的方法。具体来说，模型通过多次迭代更新残差潜在表示，逐步减少噪声水平。每次迭代都会调整新内容的细节，更好地与原始视频对齐，实现像素级的精确融合。残差估计与更新：DynVFX通过估计一个残差（residual）来调整新内容与原始视频的差异。残差表示新生成内容与原始视频之间的差异，通过迭代更新残差，模型能逐步优化新内容的生成，与原始视频无缝融合。零样本、无需微调：DynVFX采用零样本方法，无需对预训练的文本到视频模型进行额外的微调或训练。用户只需提供简单的文本指令，可实现高质量的视频编辑。自动化评估：为了评估生成视频的质量，DynVFX引入基于VLM的自动化评估指标。指标从多个方面评估生成视频的质量，包括原始内容的保留、新内容的融合、整体视觉质量和动态效果等。