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Tora
视频生成的轨迹导向扩散变换器
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Tora是一种基于扩散变换器(DiT)的视频生成模型,它通过集成文本、视觉和轨迹条件,实现了对视频内容动态的精确控制。Tora的设计充分利用了DiT的可扩展性,允许在不同的持续时间、纵横比和分辨率下生成高质量的视频内容。该模型在运动保真度和物理世界运动模拟方面表现出色,为视频内容创作提供了新的可能性。
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轨迹提取器(TE):将任意轨迹编码为具有层次性的时间空间运动补丁。
空间-时间扩散变换器:结合3D视频压缩网络,有效保存连续帧之间的运动信息。
运动引导融合器(MGF):使用自适应归一化层将多级运动条件无缝注入DiT块中。
高运动保真度:精确控制视频内容的动态,生成与物理世界运动相一致的视频。
多分辨率支持:能够生成不同分辨率的高质量视频。
长时视频生成:支持生成具有延长持续时间的视频内容。
可扩展性:与DiT的可扩展性相匹配,适用于不同视频生成需求。
物理世界运动模拟:精确模拟现实世界中的运动和动力学。
Tora的目标受众主要是视频内容创作者、动画师和视觉效果专家,他们需要一个能够精确控制视频动态和运动的技术。Tora提供了一种创新的方式来生成高质量的视频内容,特别适合需要高度定制化动态效果的复杂项目。
生成具有特定轨迹的自然景观视频,如飘动的玫瑰与雪山背景。
创建具有流畅动态的虚拟场景,例如水下飞翔的海鸥和五彩斑斓的珊瑚礁。
制作具有精确运动控制的商业广告,例如在沙漠中上升的红色氦气球。
步骤1:确定视频内容的轨迹和动态要求。
步骤2:使用Tora的轨迹提取器(TE)将轨迹编码为时间空间运动补丁。
步骤3:通过空间-时间扩散变换器生成视频的初始草图。
步骤4:利用运动引导融合器(MGF)将运动条件注入到DiT块中。
步骤5:调整和优化生成的视频,确保运动的准确性和自然性。
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