在這個信息爆炸的時代，如何讓AI生成的視頻更具創意，又符合特定需求？

來自香港大學的最新研究《基于事件、無需訓練的可控視頻生成框架 CUBE》帶來一個全新的解決方案。

這一框架利用了事件相機捕捉動態邊緣的能力，將AI生成的視頻帶入了一個新的維度，精準又高效。論文原標題是“Controllable Unsupervised Event-based Video Generation”，

發表于圖像處理盛會ICIP并被選為Oral（口頭報告），并受邀在WACV workshop演講。

什么是事件相機？

在深入了解CUBE框架之前，先來認識一下事件相機。

不同于傳統相機的定時捕捉，事件相機模仿生物的視覺系統，只捕捉像素點亮度變化的“事件”，就像是只記錄畫面的精華部分。

這樣不僅可以有效減少冗余數據，還可以顯著降低耗能。

尤其是在高速動態或光線變化大的場景下，事件相機比傳統相機更有優勢。而這些獨特的“事件數據”正是CUBE框架的核心。

△左：普通相機拍的；右：事件相機拍的

簡單說，事件相機和普通相機不同，捕捉的是物體邊緣的動態細節，就像你腦中一閃而過的靈感，節省了大量帶寬還能省電。

CUBE框架結合了這些“閃現”的邊緣數據和文字描述，無需訓練就能合成符合需求的視頻！這不僅能讓你生成的場景更“合胃口”，還能讓視頻質量、時間一致性和文本匹配度都蹭蹭上漲。

為什么要用CUBE？

其他方法或是需要大量訓練數據，或是生成效果欠佳。CUBE框架不僅解決了這些問題，還在多項指標上表現出色。

無論是視覺效果、文本匹配度還是幀間一致性，CUBE都表現優異。

可以這樣想：CUBE就像給事件相機配上了智能“濾鏡”，讓生成的視頻不僅生動還符合描述，比如讓鐵人也能在馬路上跳起月球舞步！

CUBE框架是如何工作的？

CUBE的全稱是“Controllable, Unsupervised, Based on Events”，直譯過來就是“可控的、無需訓練的、基于事件的”視頻生成框架。

它通過提取事件中的邊緣信息，再結合用戶提供的文字描述生成視頻。在方法上，CUBE主要依賴擴散模型生成技術。

擴散模型通過向圖像添加隨機噪聲并逐步還原來生成圖片，但團隊進一步優化了這個過程，能讓它根據“事件”提供的邊緣數據生成視頻。

CUBE的核心方法

1. 邊緣提?。?/strong>事件流記錄了物體運動的軌跡，而CUBE的首要任務就是將這些事件轉換成邊緣信息。團隊設計了一個邊緣提取模塊，把事件數據分成多個時間段，提取出關鍵的空間位置，從而形成精確的邊緣圖。這些邊緣圖不僅保留了運動物體的輪廓，還能讓視頻生成更流暢。

2. 視頻生成：有了邊緣數據之后，CUBE結合了文字描述生成視頻。通過擴散模型的逐步還原過程，可以生成多個與描述相匹配的圖像幀，并用插幀技術讓視頻更加平滑一致。這個過程不需要大量的訓練數據，因為CUBE直接調用了預訓練的擴散模型來實現高質量生成。

3. 控制性與一致性：采用了ControlVideo框架，這一框架具有優秀的可控性，通過文字描述來控制生成的視頻內容，使每幀的生成都符合特定的要求。ControlVideo和CUBE的組合解決了傳統方法中視頻生成一致性不足的問題，讓內容更生動、更貼合描述。

CUBE的性能表現

在實驗中，CUBE的表現遠超現有方法。在視頻質量、文本匹配度和時間一致性等多個指標上，CUBE都取得了優異的成績。

定量實驗顯示，CUBE生成的幀間一致性和文本匹配度都比ControlNet、ControlVideo等方法更優。此外，團隊還做了用戶偏好測試，結果顯示參與者普遍更喜歡CUBE生成的視頻。

未來展望

當然，CUBE還有提升的空間。未來團隊希望將邊緣信息和紋理信息結合，使視頻更具細節和真實感，同時探索更多領域適用性，甚至將其應用在實時場景中。這一技術不僅適合電影、動畫生成等領域，還可以用于自動駕駛、監控等需要快速識別動態環境的場景。

CUBE不僅是一項技術，更是一次在事件相機與AI生成視頻領域的新探索。

如果你也對AI生成視頻感興趣，可進一步參考完整論文和開源代碼。

論文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10647468
代碼已開源：https://github.com/IndigoPurple/cube