MotionMatcher: Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models via Motion Feature Matching

📄 arXiv: 2502.13234v1 📥 PDF

作者: Yen-Siang Wu, Chi-Pin Huang, Fu-En Yang, Yu-Chiang Frank Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-18

备注: Project page: https://www.csie.ntu.edu.tw/~b09902097/motionmatcher/

💡 一句话要点

MotionMatcher：通过运动特征匹配实现文本到视频扩散模型的运动定制

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 文本到视频生成 运动定制 扩散模型 特征匹配 视频编辑

📋 核心要点

  1. 现有文本到视频模型难以精确控制物体运动和相机运动，参考视频的像素级微调易导致内容泄露。
  2. MotionMatcher通过匹配参考视频和生成视频的运动特征，在特征层面微调扩散模型，实现精准运动定制。
  3. 实验表明，MotionMatcher在运动定制任务上取得了最先进的性能，验证了该框架的有效性。

📝 摘要（中文）

文本到视频(T2V)扩散模型在从输入文本提示合成逼真视频方面表现出令人鼓舞的能力。然而，仅输入文本描述对精确的对象运动和相机取景的控制有限。本文探讨了运动定制问题，其中提供参考视频作为运动指导。虽然大多数现有方法选择微调预训练的扩散模型来重建参考视频的帧差异，但我们观察到这种策略存在参考视频的内容泄露问题，并且无法准确捕捉复杂的运动。为了解决这个问题，我们提出了MotionMatcher，一个在特征级别微调预训练T2V扩散模型的运动定制框架。MotionMatcher不使用像素级目标，而是比较高级时空运动特征来微调扩散模型，确保精确的运动学习。为了内存效率和可访问性，我们利用预训练的T2V扩散模型（其中包含关于视频运动的大量先验知识）来计算这些运动特征。在我们的实验中，我们展示了最先进的运动定制性能，验证了我们框架的设计。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本到视频生成中，仅通过文本提示难以精确控制视频中物体运动和相机运动的问题。现有方法通常采用微调预训练扩散模型来重建参考视频的帧差异，但这种像素级别的微调容易导致参考视频的内容泄露，并且难以捕捉复杂的运动模式。

核心思路：MotionMatcher的核心思路是在特征层面进行运动定制，通过匹配参考视频和生成视频的运动特征，来引导扩散模型的训练。这种方法避免了像素级别的直接重建，从而减少了内容泄露的风险，并且能够更好地捕捉高层次的运动信息。

技术框架：MotionMatcher框架主要包含以下几个阶段：1) 使用预训练的T2V扩散模型生成初始视频；2) 提取参考视频和生成视频的运动特征；3) 计算运动特征之间的差异；4) 使用运动特征差异作为损失函数，微调预训练的T2V扩散模型。

关键创新：MotionMatcher的关键创新在于使用运动特征匹配来代替像素级别的微调。这种方法能够更好地捕捉视频中的运动信息，并且减少了内容泄露的风险。此外，利用预训练的T2V扩散模型提取运动特征，可以有效利用模型中已有的运动先验知识。

关键设计：MotionMatcher使用预训练的T2V扩散模型来提取运动特征。具体的运动特征提取方法未知，但论文强调了使用高级时空运动特征的重要性。损失函数的设计目标是最小化参考视频和生成视频的运动特征之间的差异。具体的损失函数形式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MotionMatcher在运动定制任务上取得了state-of-the-art的性能，证明了其基于运动特征匹配的微调策略的有效性。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调了其在运动定制方面的显著提升。

🎯 应用场景

MotionMatcher可应用于视频编辑、游戏开发、电影制作等领域，允许用户通过参考视频精确控制生成视频中的物体运动和相机运动，极大地提升了视频创作的灵活性和可控性。该技术还有潜力应用于机器人控制，通过模仿人类动作生成机器人运动轨迹。

📄 摘要（原文）

Text-to-video (T2V) diffusion models have shown promising capabilities in synthesizing realistic videos from input text prompts. However, the input text description alone provides limited control over the precise objects movements and camera framing. In this work, we tackle the motion customization problem, where a reference video is provided as motion guidance. While most existing methods choose to fine-tune pre-trained diffusion models to reconstruct the frame differences of the reference video, we observe that such strategy suffer from content leakage from the reference video, and they cannot capture complex motion accurately. To address this issue, we propose MotionMatcher, a motion customization framework that fine-tunes the pre-trained T2V diffusion model at the feature level. Instead of using pixel-level objectives, MotionMatcher compares high-level, spatio-temporal motion features to fine-tune diffusion models, ensuring precise motion learning. For the sake of memory efficiency and accessibility, we utilize a pre-trained T2V diffusion model, which contains considerable prior knowledge about video motion, to compute these motion features. In our experiments, we demonstrate state-of-the-art motion customization performances, validating the design of our framework.