Motion Control for Enhanced Complex Action Video Generation

📄 arXiv: 2411.08328v1 📥 PDF

作者: Qiang Zhou, Shaofeng Zhang, Nianzu Yang, Ye Qian, Hao Li

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-13

备注: Project page: https://mvideo-v1.github.io/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

MVideo：提出一种基于掩码序列运动控制的复杂动作视频生成框架

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 文本到视频生成 复杂动作生成 掩码序列 运动控制 视频扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有T2V模型难以生成具有复杂动作的视频，主要瓶颈在于文本提示难以精确表达复杂运动细节。
  2. MVideo框架通过引入掩码序列作为运动条件输入，更清晰地表达动作意图，克服了文本提示的局限性。
  3. MVideo利用GroundingDINO和SAM2等模型自动生成掩码序列，实现文本提示与运动条件的有效对齐，提升视频生成质量。

📝 摘要（中文）

现有的文本到视频（T2V）模型在生成具有足够明显或复杂动作的视频时常常遇到困难。一个关键的限制在于文本提示无法精确地传达复杂的运动细节。为了解决这个问题，我们提出了一种新的框架MVideo，旨在生成具有精确、流畅动作的长时程视频。MVideo通过结合掩码序列作为额外的运动条件输入，克服了文本提示的局限性，从而提供了对预期动作更清晰、更准确的表示。利用诸如GroundingDINO和SAM2等基础视觉模型，MVideo自动生成掩码序列，从而提高了效率和鲁棒性。我们的结果表明，经过训练后，MVideo有效地将文本提示与运动条件对齐，以生成同时满足这两个标准的视频。这种双重控制机制允许通过独立或同时改变文本提示或运动条件来实现更动态的视频生成。此外，MVideo支持运动条件编辑和组合，从而促进生成具有更复杂动作的视频。因此，MVideo推进了T2V运动生成，为当前视频扩散模型中改进的动作描述设定了强大的基准。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到视频生成模型难以生成包含复杂动作的视频，其主要原因是文本提示信息不足以精确描述复杂的运动细节，导致生成的视频动作不够明显或不够准确。现有方法缺乏对视频中动作的精细控制能力。

核心思路：MVideo的核心思路是引入掩码序列作为额外的运动条件输入，以弥补文本提示的不足。掩码序列能够更清晰、更准确地表达视频中物体的运动轨迹和形变，从而实现对视频动作的更精细控制。通过结合文本提示和掩码序列，MVideo能够生成更符合用户意图的复杂动作视频。

技术框架：MVideo的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本编码器：用于将文本提示转换为文本特征向量。2) 掩码序列生成器：利用GroundingDINO和SAM2等视觉模型自动生成与文本提示相关的掩码序列。3) 视频扩散模型：以文本特征向量和掩码序列作为条件输入，生成视频帧。4) 运动条件编辑模块：支持对掩码序列进行编辑和组合，以生成具有更复杂动作的视频。

关键创新：MVideo最重要的创新点在于引入了掩码序列作为运动条件输入，实现了对视频动作的精细控制。与现有方法相比，MVideo能够更准确地表达视频中物体的运动轨迹和形变，从而生成更符合用户意图的复杂动作视频。此外，MVideo还支持运动条件编辑和组合，进一步扩展了视频生成的能力。

关键设计：MVideo的关键设计包括：1) 使用GroundingDINO和SAM2等视觉模型自动生成掩码序列，降低了人工标注的成本。2) 设计了一种有效的融合机制，将文本特征向量和掩码序列融合到视频扩散模型中。3) 实现了运动条件编辑和组合功能，允许用户对视频动作进行更灵活的控制。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MVideo通过引入掩码序列作为运动条件，显著提升了复杂动作视频的生成质量。实验结果表明，MVideo能够有效地将文本提示与运动条件对齐，生成具有精确、流畅动作的视频。MVideo还支持运动条件编辑和组合，进一步扩展了视频生成的能力。具体性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

MVideo技术可应用于游戏开发、电影制作、广告设计等领域，能够根据文本描述和动作条件生成高质量的视频内容。该技术具有巨大的商业价值，可以降低视频制作成本，提高创作效率，并为用户提供更丰富的视频内容。

📄 摘要（原文）

Existing text-to-video (T2V) models often struggle with generating videos with sufficiently pronounced or complex actions. A key limitation lies in the text prompt's inability to precisely convey intricate motion details. To address this, we propose a novel framework, MVideo, designed to produce long-duration videos with precise, fluid actions. MVideo overcomes the limitations of text prompts by incorporating mask sequences as an additional motion condition input, providing a clearer, more accurate representation of intended actions. Leveraging foundational vision models such as GroundingDINO and SAM2, MVideo automatically generates mask sequences, enhancing both efficiency and robustness. Our results demonstrate that, after training, MVideo effectively aligns text prompts with motion conditions to produce videos that simultaneously meet both criteria. This dual control mechanism allows for more dynamic video generation by enabling alterations to either the text prompt or motion condition independently, or both in tandem. Furthermore, MVideo supports motion condition editing and composition, facilitating the generation of videos with more complex actions. MVideo thus advances T2V motion generation, setting a strong benchmark for improved action depiction in current video diffusion models. Our project page is available at https://mvideo-v1.github.io/.