DragEntity: Trajectory Guided Video Generation using Entity and Positional Relationships
作者: Zhang Wan, Sheng Tang, Jiawei Wei, Ruize Zhang, Juan Cao
分类: cs.CV
发布日期: 2024-10-14
备注: ACM MM2024 Oral
💡 一句话要点
DragEntity：利用实体和位置关系进行轨迹引导的视频生成
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 视频生成 可控视频生成 扩散模型 实体表示 轨迹控制
📋 核心要点
- 现有可控视频生成方法依赖难以获取的控制条件（如深度图），且难以同时控制多个对象进行复杂运动。
- DragEntity通过实体表示来控制视频中多个对象的运动，用户只需拖动实体即可实现精细控制。
- 实验表明，DragEntity在细粒度控制视频生成方面表现出色，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
近年来，扩散模型在视频生成领域取得了巨大成功，其中可控视频生成受到了广泛关注。然而，现有的控制方法仍然面临两个局限性：首先，控制条件（如深度图、3D网格）对于普通用户来说难以直接获取。其次，同时通过多个轨迹驱动多个对象进行复杂运动具有挑战性。本文提出了DragEntity，一种利用实体表示来控制多个对象运动的视频生成模型。与以往方法相比，DragEntity具有两个主要优点：1) 我们的方法对用户交互更友好，因为它允许用户在图像中拖动实体而不是单个像素。2) 我们使用实体表示来表示图像中的任何对象，并且多个对象可以保持相对空间关系。因此，我们允许使用多个轨迹同时控制图像中的多个对象，且轨迹复杂度可以不同。实验验证了DragEntity的有效性，证明了其在视频生成中进行细粒度控制的出色性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有可控视频生成方法主要存在两个痛点。一是依赖于深度图、3D网格等难以获取的控制条件，对普通用户不友好。二是难以同时控制多个对象按照复杂轨迹运动，缺乏对多个对象之间相对关系的建模能力。
核心思路：DragEntity的核心思路是使用实体表示来建模视频中的对象，并通过用户拖动实体的方式来控制对象的运动轨迹。这种方法降低了用户交互的难度，并能够更好地维护多个对象之间的空间关系。
技术框架：DragEntity的整体框架基于扩散模型，主要包含以下几个阶段：1) 实体检测与表示：从输入图像中检测并提取实体，使用实体表示来编码对象的信息。2) 轨迹规划：根据用户拖动实体的操作，生成每个实体的运动轨迹。3) 视频生成：利用扩散模型，结合实体表示和运动轨迹，生成符合用户控制的视频。
关键创新：DragEntity最重要的创新在于使用实体表示来建模视频中的对象，并允许用户通过拖动实体来控制对象的运动。这种方法简化了用户交互，并能够更好地维护多个对象之间的空间关系，从而实现对多个对象进行复杂运动的精细控制。
关键设计：DragEntity的关键设计包括：1) 实体表示方法：如何有效地编码实体的信息，例如位置、大小、形状等。2) 轨迹规划算法：如何根据用户拖动实体的操作，生成平滑且符合物理规律的运动轨迹。3) 扩散模型的控制机制：如何将实体表示和运动轨迹融入到扩散模型的生成过程中，从而实现对视频内容的精确控制。具体的参数设置、损失函数、网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了DragEntity的有效性，展示了其在细粒度控制视频生成方面的出色性能。具体的性能数据、对比基线、提升幅度等信息需要在论文中查找（未知）。实验结果表明，DragEntity能够生成符合用户控制的视频，并且能够维护多个对象之间的空间关系。
🎯 应用场景
DragEntity具有广泛的应用前景，例如视频编辑、游戏开发、动画制作等。用户可以使用DragEntity轻松地控制视频中对象的运动，创作出各种有趣的视频内容。该研究的实际价值在于降低了可控视频生成的门槛，使得普通用户也能够参与到视频创作中来。未来，DragEntity可以进一步扩展到更复杂的场景，例如三维场景、多视角视频等。
📄 摘要（原文）
In recent years, diffusion models have achieved tremendous success in the field of video generation, with controllable video generation receiving significant attention. However, existing control methods still face two limitations: Firstly, control conditions (such as depth maps, 3D Mesh) are difficult for ordinary users to obtain directly. Secondly, it's challenging to drive multiple objects through complex motions with multiple trajectories simultaneously. In this paper, we introduce DragEntity, a video generation model that utilizes entity representation for controlling the motion of multiple objects. Compared to previous methods, DragEntity offers two main advantages: 1) Our method is more user-friendly for interaction because it allows users to drag entities within the image rather than individual pixels. 2) We use entity representation to represent any object in the image, and multiple objects can maintain relative spatial relationships. Therefore, we allow multiple trajectories to control multiple objects in the image with different levels of complexity simultaneously. Our experiments validate the effectiveness of DragEntity, demonstrating its excellent performance in fine-grained control in video generation.