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港科大开源VideoVAE+,视频重建质量全面超越最新模型

时间:2025-01-19 21:52:11 237浏览 收藏

从现在开始,我们要努力学习啦!今天我给大家带来《港科大开源VideoVAE+,视频重建质量全面超越最新模型》,感兴趣的朋友请继续看下去吧!下文中的内容我们主要会涉及到等等知识点,如果在阅读本文过程中有遇到不清楚的地方,欢迎留言呀!我们一起讨论,一起学习!

港科大团队开源高效视频压缩重建模型VideoVAE+,该模型在保持时间一致性和运动恢复的同时,实现了对大幅运动视频的高效压缩与精准重建。

模型架构图

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VideoVAE+模型关键创新:

VideoVAE+ 是一种跨模态视频变分自编码器,其核心突破在于:

  1. 时空分离压缩机制: 有效分离空间和时间信息处理,避免了时空耦合导致的运动伪影。
  2. 轻量级运动压缩模型: 高效捕获视频运动动态,提升压缩效率。
  3. 文本指导: 利用文本信息指导视频重建,提升细节保留和时间稳定性。
  4. 图像视频联合训练: 增强模型在多任务上的重建性能和适应性。

视觉对比图

论文地址: https://arxiv.org/abs/2412.17805 代码地址: https://github.com/VideoVerses/VideoVAEPlus

VideoVAE模型及现有方法的局限性:

VideoVAE模型用于视频压缩、重建和生成。许多现有方法直接采用图像VAE逐帧处理,忽略帧间关联性,导致时序闪烁。而一些考虑时间维度的VideoVAE方法,也存在细节模糊、失真、运动卡顿等问题。

时空建模方法对比

图1:VideoVAE+与其他先进模型的视觉效果对比

VideoVAE+模型技术细节:

VideoVAE+采用时空分离的建模策略:

  1. 时序感知的空间自编码器: 先压缩空间信息,利用3D卷积捕捉局部时序信息。
  2. 时序自编码器: 进一步压缩时间维度信息。

此外,VideoVAE+还采用了:

  1. 智能特征分块: 将视频特征图分割成不同尺寸的块进行处理。
  2. 跨模态注意力机制: 利用文本嵌入指导视觉token的处理。
  3. 强大的文本嵌入器: 采用Flan-T5模型进行文本嵌入。

模型效果图

图2:三种时空建模方法对比

实验结果与结论:

VideoVAE+在多个数据集上显著优于包括英伟达Cosmos Tokenizer和腾讯Hunyuan Video在内的最新模型。

实验结果图

Demo视频链接 (请替换为实际链接)

VideoVAE+的开源为视频压缩和重建领域带来了新的突破,其高效性和高精度有望推动相关应用的发展。

文中关于工程的知识介绍,希望对你的学习有所帮助!若是受益匪浅,那就动动鼠标收藏这篇《港科大开源VideoVAE+,视频重建质量全面超越最新模型》文章吧,也可关注golang学习网公众号了解相关技术文章。

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