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給我一張臉,視頻背景隨你換,林黛玉都被清華理工男玩廢了|免費(fèi)開放

人工智能 新聞
現(xiàn)在生成AI視頻內(nèi)容,想要做到‘言出法隨’其實(shí)還很難,不確定性讓視頻內(nèi)容對(duì)運(yùn)鏡、光效等的精細(xì)控制還是得不斷抽卡。

讓AI視頻中任意主體保持一致!就在剛剛,人人都可輕松做到了。

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而且只需一張圖片,就能實(shí)現(xiàn)。

——上面的每一個(gè)馬斯克視頻,都來自同一張照片。

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想玩的話,只需要用上清華系A(chǔ)I視頻玩家生數(shù)科技旗下Vidu的最新功能,主體參照(Subject Consistency)

該功能能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)任意主體的一致性生成,讓視頻生成更加穩(wěn)定,也更加可控。

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“現(xiàn)在生成AI視頻內(nèi)容,想要做到‘言出法隨’其實(shí)還很難,不確定性讓視頻內(nèi)容對(duì)運(yùn)鏡、光效等的精細(xì)控制還是得不斷抽卡。”生數(shù)科技CEO唐家渝表示,“角色一致性只能讓人臉保持一致,而主體參照讓主體整體造型都能保持一致,給了更大的創(chuàng)作空間。”

這是繼今年7月,生數(shù)Vidu面向全球用戶上線文生視頻與圖生視頻能力(單視頻最長(zhǎng)生成8s)后的再次更新。

這次功能上新依然非常友好:

面向用戶免費(fèi)開放,注冊(cè)即可體驗(yàn)。

僅需一張圖片實(shí)現(xiàn)主體可控

先來看看Vidu是怎么定義這個(gè)新功能的。

主體參照:允許用戶上傳任意主體的一張圖片,然后由Vidu夠鎖定該主體形象,通過描述詞任意切換場(chǎng)景,輸出主體一致的視頻。

劃重點(diǎn):任意主體

也就是說,無論是人還是動(dòng)物,無論是真人還是動(dòng)漫形象or虛構(gòu)主體,無論是家具還是商品,都能通過這個(gè)功能在視頻生成中實(shí)現(xiàn)一致性和可控性。

目前,所有的視頻大模型中,僅有Vidu率先支持這種玩法。

不必光說不練,我們來看看真實(shí)效果。

人物主體

首先來看看以人物為主體。

上傳一張87版《紅樓夢(mèng)》林妹妹的定妝照:

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以畫面中林妹妹為主體,利用主體參照功能,生成兩條視頻。

突然,林妹妹上臺(tái)演講了:

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又一眨眼,妹妹已經(jīng)坐在星爸爸喝咖啡了:

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當(dāng)然啦,真人可以作為生成視頻的主體參照,虛擬角色/動(dòng)漫人物同樣可以。

比如輸入一張漫畫女孩:

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生成視頻效果是醬紫的:

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這里附上一些官方給的小tips:

  • 如需重點(diǎn)保持主體面容一致,需僅截取單一主體的清晰面容圖
  • 如需重點(diǎn)保持主體半身一致(面容+上半身服飾),僅需截取單一主體的清晰半身圖
  • 如需重點(diǎn)保持主體全身一致(全身特征),僅需截取單一主體的清晰全身圖

動(dòng)物主體

誰能不愛可愛狗狗!

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把這張照片丟給Vidu,就能實(shí)現(xiàn)狗狗走草地上,一步一步靠近你。

鏡頭后拉和主體運(yùn)動(dòng)幅度表現(xiàn)都還不錯(cuò)。

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商品主體

當(dāng)把商品作為需要參照的主體時(shí),在生成的視頻中,商品外觀和細(xì)節(jié)能在不同于圖片的場(chǎng)景中保持一致。

就像下面這樣:

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沙發(fā)所在的場(chǎng)景,說變就變。

上面還能睡一個(gè)蓋了毯子的小女孩,遮擋住沙發(fā)原有部分。

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需要注意的是,當(dāng)前版本僅支持單一主體的可控。

如果上傳的圖片有多個(gè)人物/物體,需要框選出單一主體進(jìn)行生成。

Be Like:

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不再“兩步走”了

無論是制作短視頻、動(dòng)畫作品還是廣告片,“主體一致、場(chǎng)景一致、風(fēng)格一致”都是共同的追求。

因此,AI視頻生成內(nèi)容想要有敘事效果,就需要不斷往三個(gè)一致方面盡力靠攏。

尤其是就現(xiàn)實(shí)情況而言,實(shí)際的視頻創(chuàng)作,內(nèi)容往往圍繞特定的對(duì)象展開——這往往也是視頻生成內(nèi)容最容易變形、崩壞的一點(diǎn),尤其在涉及復(fù)雜動(dòng)作和交互的情況下。

撓頭,腦闊痛。

業(yè)界首先想到的辦法是先AI生圖、再圖生視頻。

說人話,就是用Midjourney、SD什么的,生成分鏡鏡頭畫面,讓每張圖里的主體保持一致,然后再進(jìn)行圖生視頻,最后把每個(gè)視頻片段拼接剪輯。

但一聽就發(fā)現(xiàn)了,這樣搞,無論是保持AI畫圖的一致性,還是后期拼拼剪剪,工作量都很大。

生數(shù)Vidu“主體參照”跟這個(gè)思路的不一樣之處,就是不再兩步走了。

而是通過“上傳主體圖+輸入場(chǎng)景描述詞”的方式,直接生成視頻素材。

最后,我們來厘清以及區(qū)分三個(gè)概念:

  • 圖生視頻(Image to Video)
  • 角色一致性(Character to Video)
  • 主體參照(Subject Consistency)

圖生視頻基本是現(xiàn)在AI視頻生成的基操了。

它把輸入的圖片作為視頻首幀,然后基于首幀畫面的連續(xù)生成。

Bug是無法直接輸出目標(biāo)場(chǎng)景,限制了視頻內(nèi)容的多樣性和場(chǎng)景的自由度。

角色一致性,主要集中在人物形象上起效果。

它能保證人物面部特征在動(dòng)態(tài)視頻中保持一致,但一般來說“一致性”只顧臉,不顧整體形象。

主體參照,面向任意主體。

同時(shí)在面向人物主體時(shí),既可選擇保持面部一致,也可選擇保持人物整體形象的高度一致。

最后附上生數(shù)科技視頻試玩鏈接,感興趣的朋友可趁排隊(duì)人不多,趕緊沖一波!

畢竟,免費(fèi)的就是香,對(duì)吧(doge)

體驗(yàn)直通車:www.vidu.studio

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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