本篇文章来自公众号读者投稿，论文提出了一个统一的分层视频生成解决方案 LayerFlow，给定每一层的提示词，
本篇文章来自公众号读者投稿，论文提出了一个统一的分层视频生成解决方案 LayerFlow，给定每一层的提示词，LayerFlow 能够生成带有透明alpha通道的前景、干净的背景以及二者结合的全景视频。同时，它还支持多种灵活的变体，例如将视频进行分层分解，或在给定前景的情况下生成相应的背景视频，反之亦然。
相关链接
论文：https://arxiv.org/abs/2506.04228 主页: https://sihuiji.github.io/LayerFlow-Page/
⭐ 亮点直击 (Highlights)
我们提出了 LayerFlow，一个统一的分层视频生成解决方案。给定每一层的提示词，LayerFlow 能够生成带有透明alpha通道的前景、干净的背景以及二者结合的全景视频。同时，它还支持多种灵活的变体，例如将视频进行分层分解，或在给定前景的情况下生成相应的背景视频，反之亦然。 以文本到视频的扩散 Transformer 为起点，我们将不同层的视频在时间维度上进行拼接，并引入层嵌入（layer embeddings）来区分每个片段及其对应的层级提示。通过这种方式，我们能够在一个统一框架中无缝支持上述各种生成变体。 由于缺乏高质量的分层视频用作训练数据，我们设计了一种多阶段训练策略，以利用具备高质量层级标注的静态图像数据来辅助训练。具体而言，我们首先使用低质量分层视频数据训练模型，使之具备初步的分层视频生成能力；随后，通过拼贴获得的高质量静态视频上微调Motion LoRA，使模型能够适配到静态视频训练数据上；接着，我们在包含高质量分层图像与通过拼贴获得的高质量分层视频的混合数据上训练Content LoRA。在推理阶段，我们移除Motion LoRA，从而既保留模型的动态能力，又能够生成高质量的分层视频。
总结速览 (Summary)
LayerFlow的核心在于提供了一个统一的、可控的分层视频生成范式，以拓展现有文本到视频生成模型在灵活生成可编辑、可复用的前背景视频素材方面的应用,同时 分层生成有望支持视觉资产的灵活分解与重组，带有透明通道的前景层的引入，使得烟雾、阴影等效果能够无缝融合到背景中，从而极大地有益于现实感的视觉内容生产工作流和相关应用。
解决的问题
缺乏前景与背景的独立控制能力：现有T2V模型通常生成不可分离的整体场景，难以对视频内容进行精细分层和独立控制。 高质量分层视频数据稀缺：高保真分层视频数据集的匮乏是制约该领域发展的关键瓶颈。 视频中透明Alpha通道的表示与融合复杂性：在视频维度处理透明度及多层合成，相比图像更为复杂。
提出的方案
统一的分层视频生成框架：我们提出了LayerFlow，一个能同时生成带透明Alpha通道的前景、纯净背景和二者结合的全景视频的统一模型框架, 支持视频分层分解、基于前景生成背景以及基于背景生成前景等灵活变体。 支持基于层级提示词的控制：用户可为每一层提供单独的文本提示，实现对各层内容的精确语义指导, 通过将不同层的视频在时间维度上进行拼接，并通过引入层嵌入（layer embeddings）来区分和引导每个片段及其对应的层级提示。 创新的多阶段训练策略：为克服数据稀缺问题，该策略分三阶段进行，巧妙地利用高质量静态图像数据辅助模型训练，包括Motion LoRA和Content LoRA的微调。
达到的效果
高质量分层视频生成：模型能够生成具有高视觉质量、自然流畅且语义对齐的前景、背景及全景视频。 有效支持多种分层视频操作需求：实验验证了模型在分解、条件生成等多种衍生任务上的全面能力。 扩展潜力: LayerFlow展现出作为分层视频创作基础解决方案的潜力，并结合多模态条件，有望为更多高级应用注入活力。
⚙️ 方法探秘 (Methodology)
LayerFlow的创新性体现在其支持多种分层视频生成变体任务的统一的模型架构和精巧的多阶段训练策略。
统一模型架构
基础骨架：我们以文本到视频扩散Transformer为基础模型，为其提供了基本的视频生成能力。 层级视频表示：为实现多层视频的协同生成，我们将不同层的视频片段（包括前景的透明Alpha通道）在时间维度上进行拼接，形成一个统一的输入序列。这种设计使得模型内的3D注意力层能够跨层共享信息，有助于保持层间的一致性。前景内容被表示为前景RGB序列和alpha通道序列，以支持后续RGBA重组。 层级文本提示：为了确保模型能够精确地将文本提示与相应的视频层关联，我们对文本输入进行了修改。具体而言，在每个层级描述前添加一个索引号，并通过可学习的层嵌入（layer embeddings）将其投影到与文本嵌入相同大小的空间，再与T5编码器输出的文本嵌入相结合。 条件层生成：通过对特定视频片段的噪声移除，LayerFlow框架能够灵活地支持如背景条件生成前景、前景条件生成背景以及多层视频分解等条件生成任务。
多阶段训练策略 面对高质量分层视频数据稀缺的挑战，LayerFlow设计了一种创新的多阶段训练策略：
阶段一：基础模型训练 目标：使模型具备初步的分层视频生成能力。 数据：通过图像修复（inpainting）构建的相对低质量的分层视频数据。 阶段二：静态视频适配（Motion LoRA 微调）。 目标：在保留模型动态能力的同时，使其具备适应静态视频的能力。 数据：通过拼贴和帧复制的方式构造高质量静态分层视频。 策略：在此类静态视频上，我们仅对模型中的Motion LoRA模块进行微调。此举旨在使模型能够适配高质量静态图像数据，同时避免静态数据"冻结"模型的动态生成先验。 阶段三：图像视频联合训练（Content LoRA 微调）。 目标：提升模型生成视频的视觉质量及动态表现。 数据：混合使用包含高质量分层静态图像以及通过拼贴获得的分层动态视频数据。 策略：我们在包含高质量分层图像与通过拼贴获得的高质量分层视频的混合数据上训练Content LoRA, 使其学习如何将高质量图像内容与视频的动态特性有效结合。在此过程中，我们会根据输入训练数据的类型（静态或动态）选择性地启用或禁用Motion LoRA。
推理阶段：动态与质量兼得
关键：在推理时，我们移除第二阶段训练的Motion LoRA模块。 原因：Motion LoRA在训练中帮助模型适应了静态内容质量，Content LoRA 优化模型分层生成质量, 移除前者保留后者确保了LayerFlow在生成高质量分层视频的同时恢复视频的动态性，通过借鉴高质量图像的知识，同时通过视频保留运动先验，我们能够生成包含透明前景和纯净背景的高质量分层视频。
📊 实验效果 (Experiments)
我们进行了全面的实验，验证了LayerFlow在分层视频生成任务中的卓越性能。
实验设置
实现细节：LayerFlow基于T2V模型CogVideoX（2B参数）实现。视频统一调整为16帧（拼接后总64帧），分辨率480x720。训练采用MSE损失，Adam优化器，在8块NVIDIA A800 GPU上进行。 评估协议：我们进行了用户研究，并采用VBench中的四项指标进行定量评估：帧间一致性（Frame Consistency）、审美质量（Aesthetic Quality）、文本对齐（Text Alignment）和动态程度（Dynamic Degree）。对于文本引导的分层视频分解任务，使用除动态程度外的相同指标。
定量结果
多层生成性能：如论文表1和表2所示，LayerFlow在各项指标（包括审美质量、文本对齐和帧一致性）上显著优于仅使用纯视频数据训练的模型和现有替代架构（如LayerDiffuse+motion module，以及"Channel-concatenate"架构）。特别是在结合高质量图像数据训练后，性能提升尤为显著。
分解任务性能：如论文表3所示，LayerFlow在多层视频分解任务中，结合图像数据训练的模型在审美质量、文本对齐和帧一致性方面均优于其他基线方法，进一步证实了我们框架的有效性。
定性结果
多层生成效果：论文图7展示了LayerFlow在给定层级提示词下，生成带有透明Alpha通道的前景、干净背景以及二者结合的全景视频的能力，效果自然且语义准确。
条件生成效果：论文图6和图8演示了模型在给定前景生成背景、或给定背景生成前景等条件生成任务中的出色表现，展现了其多功能性。
分解效果：论文图9展示了LayerFlow将复杂视频分解为独立前景和背景层的能力，为视频编辑提供了新的可能。
训练数据影响：论文图3对比了纯视频数据训练和混合图像-视频数据训练的效果，清晰表明高质量图像数据对提升背景生成质量和文本对齐度至关重要。
与替代方案对比：论文图4对比了LayerFlow与"生成后动画"基线（LayerDiffuse+motion module）的效果，LayerFlow在层级连贯性和清晰度方面表现更优。
4. 消融实验
训练机制：实验表明，采用Motion LoRA和Content LoRA进行分阶段训练是提升生成质量（特别是前景清晰度和背景填充效果）的关键（如论文图3所示）。 整体框架设计：对不同模型架构的分析（如论文表1和表3所示）证实，LayerFlow的框架设计优于其他探索方案，即便仅使用纯视频数据训练，也展现出明显优势。
💡 总结与展望
LayerFlow作为首个统一的分层视频生成解决方案，不仅通过引入精细的层级控制能力，极大地提升了视频内容创作的自由度，更通过创新的多阶段训练策略，有效应对了高质量分层视频数据稀缺的挑战。
我们的工作为未来的视频创作、编辑和特效制作开启了全新的大门，使得更复杂的视频内容合成变得触手可及。
局限性：当前LayerFlow模型尚不支持生成可变层数的视频。 未来工作：我们将致力于扩展模型，使其能够支持任意数量层的生成，并探索更复杂、更具动态性的场景构成。
感谢你看到这里，也欢迎点击关注下方公众号并添加公众号小助手加入官方读者交流群，一个有趣有AI的AIGC公众号:关注AI、深度学习、计算机视觉、AIGC、Stable Diffusion、Sora等相关技术，欢迎一起交流学习💗～
没有评论:
发表评论