CustomCrafter: Customized Video Generation with Preserving Motion and Concept Composition Abilities
作者: Tao Wu, Yong Zhang, Xintao Wang, Xianpan Zhou, Guangcong Zheng, Zhongang Qi, Ying Shan, Xi Li
分类: cs.CV
发布日期: 2024-08-23 (更新: 2024-12-27)
备注: Accepted by AAAI 2025. Project page: https://customcrafter.github.io/
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
CustomCrafter：一种无需额外视频和微调即可定制视频生成，同时保持运动和概念组合能力的新框架。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 定制视频生成 视频扩散模型 概念组合 运动生成 动态加权采样
📋 核心要点
- 现有定制视频生成方法在主体学习微调过程中，会破坏视频扩散模型（VDM）原有的运动生成和概念组合能力。
- CustomCrafter通过即插即用模块增强概念组合能力，并采用动态加权视频采样策略保留VDM的运动生成能力，无需额外视频和微调。
- 实验结果表明，CustomCrafter在定制视频生成任务上，相比现有方法取得了显著的性能提升，保证了主体外观的保真度。
📝 摘要（中文）
定制视频生成旨在生成由文本提示和主体参考图像引导的高质量视频。然而，由于仅在静态图像上进行训练，主体学习的微调过程会破坏视频扩散模型（VDM）组合概念和生成运动的能力。为了恢复这些能力，一些方法使用与提示相似的额外视频来微调或引导模型。当生成不同的运动时，这需要频繁更换引导视频，甚至重新调整模型，这对于用户来说非常不方便。在本文中，我们提出了CustomCrafter，一种新颖的框架，无需额外的视频和微调即可保持模型的运动生成和概念组合能力。为了保持概念组合能力，我们设计了一个即插即用模块来更新VDM中的少量参数，从而增强模型捕获外观细节以及新主体的概念组合能力。对于运动生成，我们观察到VDM倾向于在去噪的早期阶段恢复视频的运动，而在后期阶段则专注于恢复主体细节。因此，我们提出了动态加权视频采样策略。利用我们主体学习模块的即插即用性，我们减少了该模块在去噪早期阶段对运动生成的影响，从而保留了VDM生成运动的能力。在去噪的后期阶段，我们恢复该模块以修复指定主体的外观细节，从而确保主体外观的保真度。实验结果表明，与以前的方法相比，我们的方法有了显着改进。代码可在https://github.com/WuTao-CS/CustomCrafter 获取。
🔬 方法详解
问题定义：定制视频生成任务旨在根据文本提示和参考图像生成高质量的视频，但现有方法在对新主体进行微调时，容易破坏视频扩散模型原有的运动生成和概念组合能力，导致生成的视频运动不自然或概念组合不准确。用户需要频繁更换引导视频甚至重新微调模型，操作繁琐。
核心思路：CustomCrafter的核心思路是在不进行额外视频引导和微调的情况下，通过解耦主体学习和运动生成过程，分别对概念组合能力和运动生成能力进行优化。通过即插即用模块增强概念组合能力，并利用动态加权视频采样策略保留VDM的运动生成能力。
技术框架：CustomCrafter主要包含两个核心模块：1) 用于增强概念组合能力的即插即用模块，该模块通过更新VDM中的少量参数，提高模型捕获外观细节和组合概念的能力。2) 动态加权视频采样策略，该策略在去噪的不同阶段对主体学习模块的权重进行动态调整，在早期阶段降低其对运动生成的影响，在后期阶段恢复其对主体细节的修复能力。整体流程是先利用即插即用模块学习新主体的外观特征，然后使用动态加权视频采样策略生成视频。
关键创新：CustomCrafter的关键创新在于：1) 提出了一个即插即用的模块，可以在不影响VDM整体结构的情况下，增强模型对新主体的概念组合能力。2) 提出了动态加权视频采样策略，通过在去噪的不同阶段调整主体学习模块的权重，实现了运动生成和主体细节恢复的平衡。与现有方法相比，CustomCrafter无需额外的视频引导和微调，更加方便用户使用。
关键设计：即插即用模块的具体实现细节未知，但强调了只更新VDM中的少量参数。动态加权视频采样策略的关键在于权重的动态调整函数，具体函数形式未知，但目标是在去噪早期阶段降低主体学习模块的权重，在后期阶段恢复其权重。损失函数和网络结构等其他技术细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的CustomCrafter框架在定制视频生成任务上取得了显著的性能提升，但具体的性能数据和对比基线未知。实验结果表明，该方法能够有效保持运动生成和概念组合能力，生成高质量的定制视频，并保证主体外观的保真度。与需要额外视频引导和微调的现有方法相比，CustomCrafter更加方便用户使用。
🎯 应用场景
CustomCrafter可应用于各种定制视频生成场景，例如：根据用户提供的照片和文本描述，生成特定人物或物体的视频；在电商领域，可以根据商品图片和描述，生成商品展示视频；在娱乐领域，可以生成用户自定义角色的动画视频。该研究具有较高的实际应用价值，能够降低定制视频生成的门槛，提高生成效率和质量。
📄 摘要（原文）
Customized video generation aims to generate high-quality videos guided by text prompts and subject's reference images. However, since it is only trained on static images, the fine-tuning process of subject learning disrupts abilities of video diffusion models (VDMs) to combine concepts and generate motions. To restore these abilities, some methods use additional video similar to the prompt to fine-tune or guide the model. This requires frequent changes of guiding videos and even re-tuning of the model when generating different motions, which is very inconvenient for users. In this paper, we propose CustomCrafter, a novel framework that preserves the model's motion generation and conceptual combination abilities without additional video and fine-tuning to recovery. For preserving conceptual combination ability, we design a plug-and-play module to update few parameters in VDMs, enhancing the model's ability to capture the appearance details and the ability of concept combinations for new subjects. For motion generation, we observed that VDMs tend to restore the motion of video in the early stage of denoising, while focusing on the recovery of subject details in the later stage. Therefore, we propose Dynamic Weighted Video Sampling Strategy. Using the pluggability of our subject learning modules, we reduce the impact of this module on motion generation in the early stage of denoising, preserving the ability to generate motion of VDMs. In the later stage of denoising, we restore this module to repair the appearance details of the specified subject, thereby ensuring the fidelity of the subject's appearance. Experimental results show that our method has a significant improvement compared to previous methods. Code is available at https://github.com/WuTao-CS/CustomCrafter