摘要：该篇论文提出了一种增强视频扩散模型的新方法，通过结构化噪声采样实现物体运动控制。该方法通过对训练视频进行预处理，将随机噪声转化为相关的时间和空间噪声，并使用光流场计算噪声的相关性。这种方法不仅适用于现代视频扩散基础模型的微调，而且可以提供广泛的用户友好的运动控
该篇论文提出了一种增强视频扩散模型的新方法，通过结构化噪声采样实现物体运动控制。该方法通过对训练视频进行预处理，将随机噪声转化为相关的时间和空间噪声，并使用光流场计算噪声的相关性。这种方法不仅适用于现代视频扩散基础模型的微调，而且可以提供广泛的用户友好的运动控制选项，包括局部物体运动控制、全局相机移动控制和运动转移。实验结果表明，该方法在保持每帧像素质量的同时实现了有效的运动控制，是一种稳健且可扩展的方法。
本文提出的“Go-with-the-Flow”方法是一种基于噪声扭曲的视频扩散模型，用于控制视频中的运动效果。该方法包括两个部分：噪声扭曲算法和视频扩散微调。噪声扭曲算法是独立于视频扩散模型训练过程的，它使用噪声扭曲产生的噪声来训练扩散模型。通过将噪声初始化作为运动条件，可以在推理时完全控制视频的运动。
与现有的噪声扭曲算法相比，“Go-with-the-Flow”方法引入了新的用途——将扭曲的噪声作为视频生成模型的运动条件。在对一个大型视频库进行微调后，可以控制视频的运动效果。这种方法不需要额外的参数，可以直接应用于任意的视频扩散模型中。
传统的视频扩散模型通常需要大量的数据和计算资源来进行训练，并且难以控制视频中的运动效果。而“Go-with-the-Flow”方法通过噪声扭曲算法和微调，使得控制视频运动的效果变得更加简单和高效。同时，该方法具有较高的灵活性，适用于各种类型的视频扩散模型。
本文主要介绍了对视频噪声的控制方法，并通过多个实验进行了对比分析。具体来说，作者采用了以下四个实验：
对于评价指标，作者使用了Moran's I和Kolmogorov-Smirnov (KS)测试来评估生成视频的空间相关性和正态分布性。同时，还比较了不同算法在视频编辑任务中的质量和时间效率表现。在第一个实验中，作者将他们的方法与三个最近的噪声控制算法进行了比较，包括Per-frame固定独立采样、Bilinear、Bicubic和Nearest Neighbor等。结果表明，这些方法都无法保持空间i.i.d.高斯性，而作者的方法可以有效地实现这一目标。第二个实验是关于噪声生成效率的评估。作者比较了他们的方法和其他几个流行的算法的时间复杂度，并发现他们的方法比其他算法快得多。最后一个实验是在视频编辑任务中比较不同方法的效果。作者使用了LPIPS、SSIM、PSNR和warping error等指标来评估不同方法的质量和稳定性。结果显示，作者的方法在所有指标上都优于其他方法。总的来说，本文的主要贡献在于提出了一种有效的视频噪声控制方法，并通过多个实验验证了其优越性。该方法不仅可以提高视频质量，还可以提高生成速度和编辑效果。
该论文提出了一种新颖的方法来增强生成模型的学习能力，通过在潜在空间采样中引入部分有序性，实现了对视频扩散模型的运动控制。与现有的方法相比，该方法具有以下优点：
简单易行：该方法只需要对训练数据进行预处理，并不需要修改模型架构或训练流程。兼容性强：该方法适用于任何类型的视频扩散模型，且可以与其他类型的控制信号一起使用。运动控制效果好：实验结果表明，该方法能够提高像素质量、运动控制精度、文本对齐度、时序一致性以及用户偏好度等多个指标。该论文的主要贡献在于提出了一种简单而有效的方法来实现视频扩散模型的运动控制。具体来说，该方法有以下几个创新点：
基于噪声扭曲的方法：该方法将运动控制作为噪声扭曲的一部分，通过将噪声扭曲应用于视频扩散模型中的噪声采样过程，从而实现了对模型的运动控制。快速噪声扭曲算法：该方法提出的噪声扭曲算法能够在实时时间内运行，避免了现有算法的计算复杂度问题。多种运动控制应用：该方法不仅支持局部物体运动控制、全局相机移动控制等常见应用场景，还支持任意运动转移等更复杂的场景。该论文提出的方法为视频扩散模型的运动控制提供了一个新的思路和解决方案。未来可以从以下几个方面进一步探索和发展：
更广泛的应用场景：该方法目前仅限于视频扩散模型，未来可以将其扩展到其他类型的生成模型中，例如图像生成模型、语音合成模型等。更精细的运动控制：该方法目前只能实现粗略的运动控制，未来可以通过结合更多的控制信号（如姿态信息、手势识别等）来实现更加精细的运动控制。更好的性能优化：该方法目前已经在多个指标上取得了优异的表现，未来可以通过更好的参数调整、模型设计等方式来进一步提升其性能表现。来源：宁教授网络空间元宇宙