Enabling Versatile Controls for Video Diffusion Models

📄 arXiv: 2503.16983v1 📥 PDF

作者: Xu Zhang, Hao Zhou, Haoming Qin, Xiaobin Lu, Jiaxing Yan, Guanzhong Wang, Zeyu Chen, Yi Liu

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-21

备注: Codes and Supplementary Material: http://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/develop/ppdiffusers/examples/ppvctrl

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

VCtrl：通过统一控制框架实现视频扩散模型的多样化控制

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频生成 扩散模型 条件控制 时空控制 可控生成

📋 核心要点

  1. 现有视频生成方法难以对视频进行精细时空属性的精确控制，限制了其应用范围。
  2. VCtrl框架通过统一的条件模块，将多种控制信号集成到预训练视频扩散模型中，实现灵活控制。
  3. 实验表明，VCtrl在可控性和生成质量方面均有提升，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为VCtrl（或PP-VCtrl）的新框架，旨在实现对预训练视频扩散模型进行精细时空属性的精确和灵活控制。尽管文本到视频生成取得了显著进展，但对细粒度时空属性的精确和灵活控制仍然是视频生成研究中一个重要的未解决的挑战。VCtrl通过一个可泛化的条件模块，将各种用户指定的控制信号（如Canny边缘、分割掩码和人体关键点）集成到预训练的视频扩散模型中，该模块能够统一编码多种类型的辅助信号，而无需修改底层生成器。此外，我们设计了一个统一的控制信号编码管道和一个稀疏残差连接机制，以有效地整合控制表示。综合实验和人工评估表明，VCtrl有效地提高了可控性和生成质量。源代码和预训练模型已公开，并使用PaddlePaddle框架实现。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到视频生成模型在精细时空控制方面存在不足，用户难以精确控制视频内容，例如指定特定物体的运动轨迹或精确的场景布局。现有方法通常针对特定类型的控制信号设计，缺乏通用性，且可能需要修改预训练模型，影响生成质量。

核心思路：VCtrl的核心在于设计一个通用的条件模块，能够统一处理多种类型的控制信号，并将其有效地融入到预训练的视频扩散模型中。通过这种方式，VCtrl能够在不修改底层生成器的情况下，实现对视频生成过程的精细控制。

技术框架：VCtrl框架主要包含以下几个关键模块：1) 控制信号编码管道：负责将各种类型的控制信号（如Canny边缘、分割掩码、人体关键点）转换为统一的表示形式。2) 条件模块：将编码后的控制信号融入到视频扩散模型的去噪过程中，引导视频生成。3) 稀疏残差连接：用于更有效地将控制信息融入到模型中，避免信息丢失。整体流程是，用户输入文本描述和控制信号，控制信号经过编码后，通过条件模块影响扩散模型的去噪过程，最终生成符合要求的视频。

关键创新：VCtrl的关键创新在于其通用的条件模块和控制信号编码管道。该模块能够统一处理多种类型的控制信号，无需为每种控制信号单独设计模型。此外，稀疏残差连接机制能够更有效地将控制信息融入到模型中，提高生成质量。与现有方法相比，VCtrl具有更强的通用性和可扩展性。

关键设计：VCtrl采用稀疏残差连接，旨在减少控制信号对原始扩散模型的影响，同时保证控制信号能够有效地引导生成过程。控制信号编码管道的设计需要考虑不同类型信号的特点，例如，对于图像类型的控制信号，可以使用卷积神经网络进行特征提取；对于关键点类型的控制信号，可以使用图神经网络进行处理。损失函数方面，除了标准的扩散模型损失外，还可以加入额外的损失函数来约束控制信号的准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VCtrl在多种控制信号下均能有效提高视频生成的可控性和质量。通过与现有方法的对比，VCtrl在生成视频的保真度和与控制信号的对齐度方面均取得了显著提升。具体指标数据（如FID、KID等）在论文中进行了详细展示，证明了VCtrl的优越性。

🎯 应用场景

VCtrl可应用于视频编辑、游戏开发、电影制作等领域。例如，用户可以通过指定分割掩码来编辑视频中的特定对象，或者通过控制人体关键点来生成特定动作的视频。该技术还可以用于创建虚拟现实内容，或者生成用于训练其他AI模型的合成数据。未来，VCtrl有望成为视频内容创作的重要工具。

📄 摘要（原文）

Despite substantial progress in text-to-video generation, achieving precise and flexible control over fine-grained spatiotemporal attributes remains a significant unresolved challenge in video generation research. To address these limitations, we introduce VCtrl (also termed PP-VCtrl), a novel framework designed to enable fine-grained control over pre-trained video diffusion models in a unified manner. VCtrl integrates diverse user-specified control signals-such as Canny edges, segmentation masks, and human keypoints-into pretrained video diffusion models via a generalizable conditional module capable of uniformly encoding multiple types of auxiliary signals without modifying the underlying generator. Additionally, we design a unified control signal encoding pipeline and a sparse residual connection mechanism to efficiently incorporate control representations. Comprehensive experiments and human evaluations demonstrate that VCtrl effectively enhances controllability and generation quality. The source code and pre-trained models are publicly available and implemented using the PaddlePaddle framework at http://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/develop/ppdiffusers/examples/ppvctrl.