小猫翻转运动控制！Netflix 等平台革新算法，一拖一拽玩转新潮操作

猫咪领航，乐享全新互动体验

　　 在视频扩散生成领域，如何精准操控视频中的运动细节而又不牺牲画面质量，一直是科研人员追求的目标。 在这个过程中，我们看到许多创新技术正在不断涌现。例如，一些新的算法能够更精细地控制视频中的每一帧，确保运动的连贯性和稳定性，同时保持高画质。这不仅为影视制作提供了更多的可能性，也为观众带来了更加沉浸式的观看体验。未来，随着技术的进步，我们有理由相信，这一领域的突破将进一步推动数字媒体的发展，使创作者能够更好地表达他们的创意，同时也让观众享受到更为真实和细腻的视觉盛宴。

　　 研究人员在Netflix和Stony Brook大学的共同努力下，提出了一种新的方法：通过结构化的潜在噪声采样来控制运动。这种方法为计算机视觉和动画领域带来了新视角，有望提高动作捕捉和生成技术的精确度与自然度。未来，我们或许能看到更加逼真和细腻的角色动画，这不仅会提升电影和视频游戏的观赏体验，还可能在虚拟现实和增强现实中开辟新的应用方向。

　　 实现方法非常简单，只需对训练视频进行预处理，生成结构化噪声。这一过程不涉及扩散模型的设计，不需要调整其架构和训练流程。

　　 研究提出了一种创新的噪声扭曲算法，其运行速度极快，能够实现即时处理。该算法利用光流场所衍生出的扭曲噪声，替代了传统的随机时序高斯噪声，同时保留了空间上的高斯特性。由于这一算法效率极高，可以以非常低的成本通过扭曲噪声来精细调整视频扩散基础模型。 这种技术进步不仅大大提高了处理速度，还增强了噪声的可控性和精确度。这标志着在视频处理和生成领域迈出了重要的一步，为未来的视频编辑和生成工具提供了新的可能性。同时，这种高效且经济的方法也为广大开发者和创作者提供了更强大的工具，帮助他们更加灵活地控制视频中的细节。

　　 该方案为用户提供了一整套运动控制策略，适用于局部物体移动调控、整体摄像机移动管理以及运动模式转移等多种场合。

　　 此外，算法在处理扭曲噪声时，不仅确保了时序一致性，还维持了空间上的高斯特性，这使得它能够在保证每一帧画面的像素质量的同时，有效控制运动模糊。这种技术对于提升视频的整体观感质量具有显著作用，特别是在处理高速运动场景时，能够明显减少运动模糊现象，从而提供更加清晰流畅的视觉体验。 这一技术的应用前景十分广阔，尤其在高清视频流传输和虚拟现实领域，可以预见它将极大地改善用户体验，使观众能够享受到更为真实细腻的影像效果。同时，这也为相关技术的研发提供了新的思路，有望推动整个行业的进步和发展。

　　 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.08331

　　 本研究的贡献如下：

　　 创新的视频扩散模型解决方案提出了一种简单而新颖的方法，即将运动控制转化为适用于噪声变形的流场，并在潜在空间采样过程中可以直接应用。这种方法不仅能够与任何视频扩散基础模型兼容，还可以与其他控制方式进行结合使用。 这一方法为视频生成技术开辟了新的可能性，极大地提升了创作灵活性和多样性。通过将复杂的运动控制简化为易于处理的流场形式，创作者可以更加直观地控制视频内容的发展，从而更好地表达创意理念。此外，由于该方法具有高度的通用性和兼容性，预计将在电影制作、游戏开发以及广告设计等多个领域得到广泛应用，推动相关行业向更高效、更具艺术性的方向发展。

　　 研发高效的噪声变形算法，对于提升微调运动可控的视频扩散模型具有重要意义。该算法不仅能够保持空间上的高斯特性，还能准确追踪跨帧的时间运动流，从而大大降低了操作成本，并使整个过程更加简便。这项技术的进步无疑为视频处理领域带来了新的活力，尤其是在需要精确控制运动细节的场景中，其应用前景十分广阔。未来，随着算法的进一步优化，我们有理由期待它在更多领域展现其强大的功能与潜力。

　　 实验和用户研究已经证实了该方法在各种运动控制应用中的优越性。这些应用包括局部物体运动控制、运动传递到新场景，以及基于参考的全局相机运动控制等。在像素质量、可控性、时间连贯性以及用户主观偏好方面，这种方法表现出色。 我认为这项技术不仅提升了运动控制领域的标准，还为未来的创新开辟了新的道路。尤其是在处理复杂场景时，该方法能够提供更高质量的视觉效果和更高的用户满意度。随着技术的不断进步，我们可以期待它在更多领域得到广泛应用，并进一步优化用户体验。

　　 当前的视频扩散模型在应用过程中存在一些局限性，研究者提出了一种创新且简便的方法，旨在将运动控制视为一种结构化组件，整合进视频扩散模型的潜在空间中，从而改善其无序状态。这一方法不仅为视频生成提供了新的视角，还可能推动相关技术的发展。 这种新思路有望提升视频生成模型的灵活性与可控性，使创作者能够更精准地控制视频中的动态元素。未来，随着该方法的进一步优化和完善，我们有理由相信它将在影视制作、虚拟现实等领域发挥重要作用。

　　 具体实现方式是关联潜在噪声的时间分布。

　　 首先从二维高斯噪声片开始，将其与通过训练视频样本提取的光流场计算出的扭曲噪声片按时间顺序连接起来。这种方法的流程在下图中得到了清晰的展示。 在我看来，这种处理方式不仅能够有效结合二维高斯噪声片与光流场信息，还能为图像处理和视频分析提供新的视角。通过这样的技术手段，我们可以期待在视频合成、增强现实等领域看到更多创新的应用。此外，这种方法还可能为未来的视频编辑软件带来革命性的变化，使得视频制作过程更加高效和智能化。

　　 本文提出的创新噪声扭曲算法不仅运行速度极快，还具有高效能的特点，能够实现真正的实时处理。这一技术的进步为图像处理领域带来了新的活力，有望在未来的应用中大幅提高效率和用户体验。 从目前的技术发展来看，这一算法的推出恰逢其时，随着大数据和人工智能的普及，对实时处理能力的要求越来越高。这项技术能够在保证速度的同时，提供高质量的处理效果，无疑为相关行业提供了强有力的支持。未来，我们可以期待看到更多基于此类算法的应用程序出现，从而进一步推动技术的发展和创新。

　　 传统方法要求从第一帧开始，对每一帧执行各种复杂的变形处理，而本文提出的算法则是通过在连续帧间反复调整噪声来达成目标。

　　 具体来说，研究者们在像素级别上精准追踪噪声和光流密度，根据前向和后向光流来计算图像的扩张与收缩情况，从而确定噪声的扭曲方式。这种技术不仅展示了现代图像处理领域的重大突破，也为未来视频分析提供了新的可能性。通过更深入地理解图像中的噪声和光流，我们有望在电影制作、视频监控以及医学影像等领域实现更精确的分析和处理，这无疑将极大地推动相关行业的发展。

　　 同时，结合HIWYN提出的方法，确保算法在运行过程中始终保持高斯白噪声特性。

　　 在视频扩散推理阶段，本文提出的方法优势明显，能依据不同运动类型，自动调整噪声变形，为多种运动控制应用提供一站式解决方案。

　　 当用户希望操控局部物体的运动时，只需要提供拖动指令，便能够在物体轮廓内部自由调整噪声元素，使局部物体根据需要进行移动。

　　 全局相机运动控制技术能够有效地利用参考视频中的光流数据，对输入噪声进行扭曲处理，从而实现在不同文本描述或初始帧条件下重新生成视频。这项技术的应用不仅提升了视频处理的灵活性和多样性，还为影视制作和虚拟现实领域提供了新的可能性。通过这种创新方法，创作者们可以更加自由地操控视频内容，使其适应各种不同的场景需求，同时也为观众带来更为丰富和沉浸式的视觉体验。 此技术的发展表明，科技的进步正在不断拓宽艺术创作的边界。它不仅增强了我们处理和理解图像的能力，也为未来的媒体形式开辟了新路径。随着算法的进一步优化和完善，我们有理由相信，此类技术将在未来发挥更大的作用，为影视行业带来革命性的变化。

　　 在当前的技术环境下，任意运动传递技术正在不断拓展其边界。这项技术不仅仅停留在常见的光流表达方式上，还融合了3D渲染引擎生成的光流以及深度变形等多种形式。这种进步不仅让虚拟与现实之间的界限变得更加模糊，也意味着未来在影视制作、游戏开发甚至远程教育等领域将有更广泛的应用空间。 随着技术的发展，我们能够预见任意运动传递技术将会更加普及，它将为艺术创作带来前所未有的可能性，同时也将推动相关行业进入一个全新的发展阶段。

　　 Go-with-the-Flow 主要由两部分组成：噪声扭曲算法和视频扩散微调。

　　 在噪声扭曲算法运行期间，与扩散模型的训练流程完全独立。研究团队采用该算法生成特定的噪声模式，然后使用这些模式来训练扩散模型。

　　 本研究中的运动控制策略完全依赖于噪声初始化，在视频扩散模型中并未引入任何额外参数。这种设计不仅简化了模型的复杂度，还提升了运行效率。从技术角度来看，这样的方法既体现了研究者对模型简洁性的追求，也展示了其在不增加计算负担的前提下优化性能的能力。这无疑为未来的研究提供了一条值得探索的新路径，特别是在需要平衡模型效果与计算资源的情况下。

　　 HIWYN 提出将噪声扭曲应用于图像扩散模型的设想。受此启发，研究团队发现了扭曲噪声的新用法，就是把它作为视频生成模型的运动控制条件。

　　 研究团队利用包含大量视频片段和扭曲噪声的数据集，对视频扩散模型进行了微调。这种处理方法使得模型在推理阶段能够更好地控制视频中的运动效果。 这一技术进步为视频编辑领域带来了新的可能性，不仅提高了视频生成的质量，还增强了用户对于视频内容的控制力。未来，我们或许可以看到更加逼真且可控的视频内容出现在各种应用场景中，从电影特效到虚拟现实体验，都将因此受益。

　　 为了便于进行大规模噪声扭曲操作，研究团队研发出一种快速噪声扭曲算法。

　　 该算法采用逐帧处理噪声的方式，仅需保存上一帧的噪声数据（尺寸为H×W×C）以及每个像素的光流密度矩阵（尺寸为H×W）。这里的密度值可以反映特定区域内噪声的压缩程度。

　　 HIWYN 算法在运行时，需要进行耗时的多边形光栅化和每个像素的上采样操作。

　　 新算法通过光流追踪技术来分析帧与帧之间的画面扩展和收缩情况，整个过程仅涉及像素级别的操作，这些操作非常容易实现并行处理，从而显著提升了处理效率。这一创新不仅展示了技术的进步，也为视频处理领域带来了新的可能性。它简化了复杂图像处理任务的流程，使得实时视频分析和处理变得更加高效和可靠。未来，随着算法的进一步优化，我们有理由相信它将在更多应用场景中发挥重要作用，为用户提供更加流畅和智能的体验。

　　 新算法和 HIWYN 算法一样，都能保证噪声的高斯性。

　　 噪声扭曲算法通过迭代方式来计算噪声，某一帧的噪声计算仅取决于前一帧的状态。

　　 假设每帧视频的尺寸是 H×W，用

　　 代表一个高为 H、宽为 W 的二维矩阵。

　　 已知前一帧的噪声 q 和流密度

　　 ，同时知道正向流 f 和反向流 f′：

　　 ，基于这些条件，算法就能算出下一帧的噪声 q′和流密度

　　 ，q′（或 p′）与前一帧的 q（或 p）通过流在时间上建立起关联。

　　 本文的算法结合了扩展和收缩两种动态机制。

　　 当视频中的某个区域被放大，或者有物体向摄像头靠近时，就会激活扩展机制。这种情况下，当前帧中的一个噪点像素，在下一帧中可能会对应一个或多个噪点像素，这就构成了扩展现象。

　　 在收缩时，研究者参考了拉格朗日流体动力学的方法，将噪声像素视作跟随前向光流f运动的粒子。

　　 这些粒子移动后，画面中往往会留下空白区域。对于前向光流 f 没有覆盖到的区域，就利用反向光流 f' 拉回一个噪声像素，再用扩展过程中算好的噪声去填充这些空白。

　　 此外，研究团队采用了一种创新方法，通过计算特定区域内的密度值来追踪噪声像素的聚集情况，从而确保长时间内噪声分布的准确性。这种方法不仅提高了数据分析的精度，还为处理大规模图像提供了新的思路。通过这种技术，研究人员能够更有效地识别和管理图像中的噪声问题，这对于提升图像处理技术的整体水平具有重要意义。此外，这也表明，在图像处理领域，持续的技术创新对于解决复杂问题至关重要。

　　 在收缩过程中，当这些噪声像素与其他邻近粒子混合时，密度较大的粒子会具有更高的权重。

　　 为了同时处理好扩展和收缩这两种情况，研究者构建了一个二分图 G。图里的边表明了噪声和密度从前一帧传递到下一帧的方式。

　　 在全面评估图像中各条边的影响后，在生成下一帧噪声q'时，根据光流密度调整噪声大小，从而保证原始帧的分布特征得到保持。

　　 同时考虑扩展和收缩的情形，并确保两者互不影响，这样就能保证最终输出结果呈现出理想的高斯分布。

　　 为验证方案的有效性，研究团队进行了大量的实验和用户调研。结果显示，在维持运动一致性和对同一场景呈现不同运动效果方面，该方案表现出色。

　　 从实验数据和用户反馈可知，本方案在像素画面质量、运动控制精准度、与文本描述的契合度、视频时间连贯性以及用户喜好程度等方面，都具有显著优势。

　　 使用Moran's I指标来衡量空间相关性，并通过K-S检验评估数据的正态性。为了进行对比，我们选择了多种基准，包括固定的独立采样噪声、不同的插值方法以及其他类型的噪声扭曲算法。

　　 可以看到，本文提出的方法在Moran's I指标和K-S检验中表现出色，显示无空间自相关性且数据符合正态分布；而双线性、双三次及最近邻插值方法则未能维持高斯性，存在空间自相关性并偏离了正态分布。

　　 本文的方法在维持空间高斯特性方面效果显著，并且在噪声生成效率和实际应用方面展现出很高的可行性。

　　 实验结果显示，本文提出的方法具有极高的效率，比并行的InfRes执行速度更快，相较于HIWYN，速度提升了26倍，这一优势源于算法的线性时间复杂度。

　　 算法的效率比实时处理快了十倍，这表明在视频扩散模型微调过程中动态应用噪声扭曲是切实可行的。

　　 为了验证噪声扭曲算法的有效性，我们采用了多种方法对噪声进行扭曲，并将其输入到一个针对超分辨率和人像重光照任务的预训练图像扩散模型中。最终，我们通过评估生成视频的质量和时间一致性来判断算法的效果。

　　 结果显示，本文的算法在时间连贯性方面优于基线方法，处理前景、背景及边缘时更加稳定。

　　 在DifFRelight视频重光照任务中评估噪声扭曲方法时，研究者发现，通过从特定区域裁剪画面并按照指定的光照条件进行处理，可以显著提升图像质量。本文提出的方法不仅在图像质量方面表现出色，在时间效率上也更为优越，能够有效地改进现有的图像扩散模型。 这项研究的成果令人振奋，它表明通过针对性的裁剪和处理策略，我们可以更好地控制和优化视频重光照的效果。这不仅为图像处理技术的发展开辟了新的路径，也为实际应用提供了更高效、更高质量的解决方案。未来，随着技术的进一步完善，我们有理由期待这一方法能在更多领域得到广泛应用，从而带来更加逼真的视觉体验。

　　 在探讨视频扩散技术中对局部对象运动的精细控制时，我们有必要引入几种基准方法来进行比较分析。与SG-I2V、MotionClone以及DragAnything这三种方法相比，最新的研究模型展示出了更加出色的控制能力。这些基准方法虽然各有特色，但它们在处理复杂场景中的细节变化时仍显得力不从心。而新模型则能够在保持背景稳定的同时，精准地调整对象的移动轨迹，从而为视频编辑提供了更为灵活的选择。这项进步不仅提升了视频生成的质量，也为未来更高级别的视觉效果创作奠定了坚实的基础。

　　 当前的方法在处理复杂的局部运动时仍显不足，特别是SG-I2V在处理运动判断时容易出现错误，导致场景不必要的平移。而DragAnything虽然灵活，但在保持一致性方面显得力不从心，容易出现失真的情况。至于MotionClone，在捕捉细微动态变化上也显得有些吃力。 这种情况下，技术领域亟需一种更高效、更精确的解决方案来解决这些问题。目前的技术手段虽然已经取得了显著进展，但仍然存在一些明显的短板。只有不断探索与创新，才能真正满足用户对高质量图像处理的需求。

　　 本文的模型在处理复杂运动时表现出色，能够维持对象的真实性和三维一致性。多项研究和评估结果表明，本文提出的方法在运动连贯性、视觉真实度以及整体自然度方面具有明显的优势。

　　 本文的方法同样支持运动迁移和相机运动控制。

　　 在DAVIS数据集的对象运动迁移过程中，我们发现运动保真度和视频质量有了显著提升，生成的视频与真实视频的还原度非常高。这表明当前的技术已经能够在一定程度上实现高质量的视频内容生成，尤其是在处理复杂动态场景时表现出色。这样的进步不仅有助于推动影视后期制作技术的发展，也为虚拟现实和增强现实等领域提供了新的可能性。随着技术的进一步成熟，我们有理由期待未来能创造出更加逼真的视觉体验。

　　 在最近的研究中，DL3DV和WonderJourney数据集以及深度扭曲实验在相机运动控制方面展现出了卓越的表现。这些成果不仅证明了相关技术的进步，还为未来更复杂的视觉应用奠定了坚实的基础。随着技术的不断进步，我们有理由相信，在不久的将来，这些技术将在更多领域得到广泛应用，进一步推动科技与艺术的融合。这不仅是对科研人员辛勤工作的肯定，也预示着一个更加智能化、自动化的未来。

　　 在视频首帧编辑方面，能够实现新增对象与原场景的无缝融合，并且还能保持原有物体的动态效果，这一点相较于现有的基础技术有了显著的提升。这项技术的进步不仅极大地丰富了视频创作的可能性，还为影视制作提供了更为广阔的创意空间。它意味着创作者们可以更加自由地进行艺术表达，而观众也将有机会体验到更加生动、逼真的视觉效果。

　　 本研究介绍了一种创新的、能够实现超实时处理的噪声失真算法，该算法能够无缝地将动态调控整合到视频扩散噪声采样流程中。

　　 研究者们采用噪声扭曲技术对视频数据进行预处理，以此来开展视频扩散微调。这一方法为各种运动可控的视频生成场景提供了一个通用且用户友好的范式。通过这种方式，不仅提高了模型的泛化能力，还简化了用户的操作流程，使得更多非专业人员也能轻松参与到视频生成任务中来，这无疑大大推动了相关领域的发展。 这种技术的应用前景十分广阔，尤其是在娱乐、教育以及虚拟现实等领域。它不仅能够帮助创作者更高效地制作出高质量的视频内容，还能让用户在享受视频带来的乐趣时拥有更多的互动性和个性化选择。当然，随着技术的进步，如何平衡技术创新与隐私保护之间的关系也变得尤为重要。

　　 参考资料：

　　 https://x.com/EHuanglu/status/1882014762281865379

　　 https://x.com/natanielruizg/status/1882121096859890140

　　 https://eyeline-research.github.io/Go-with-the-Flow/

　　 本文源自微信公众号：新智元（ID：AI_era），原标题《一拉一拽，小猫动起来了！Netflix等最新成果，噪声扭曲算法简化运动控制》