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提高視頻編輯一致性，美圖&國科大發(fā)布全新編輯方法
發(fā)布時間：2024-08-02 13:45:45 瀏覽量：109次
美圖影像研究院（MT Lab）與中國科學院大學近日提出了一種全新的視頻編輯方法EI2，旨在提高視頻編輯過程中的語義和內(nèi)容一致性。這一突破性方法應(yīng)用了基于文生圖模型的技術(shù)，旨在解決視頻編輯中的關(guān)鍵問題。
過去，靜態(tài)圖像生成技術(shù)在圖像編輯領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但對于動態(tài)視頻的生成，需要更加普適的解決方案。基于擴散模型在分布式學習上的能力吸引了研究者的注意，將其拓展到視頻領(lǐng)域具有巨大潛力。
由于現(xiàn)有視頻編輯方法的泛化能力不足、計算資源消耗大等問題，基于文生圖模型的方法逐漸成為研究熱點。美圖影像研究院與中國科學院大學的研究團隊通過引入新的網(wǎng)絡(luò)模塊，成功解決了視頻編輯過程中出現(xiàn)的時序不一致和語義不一致等問題。
在此次論文中，借助EI2方法，研究團隊成功提升了視頻編輯的質(zhì)量。該方法對現(xiàn)有方案中的不一致問題作出了深入分析，并通過設(shè)計新的模塊，有效地解決了這些問題。實驗結(jié)果表明，EI2在視頻編輯中取得了顯著的效果，引起了業(yè)界的廣泛關(guān)注。
總的來看，基于文生圖模型的視頻編輯新方法EI2為提高視頻編輯一致性探索了新的方向，為相關(guān)研究領(lǐng)域注入了新的活力和創(chuàng)新力。感興趣的朋友可以點擊咨詢來了解更多關(guān)于視頻編輯的信息。
美圖影像研究院成立于2010年，致力于人工智能相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)。在過去的研究中，該院曾斬獲多個國際大獎，發(fā)表多篇學術(shù)論文，展示了強大的研究實力。
在機器之心專欄中將繼續(xù)關(guān)注最新的科技動態(tài)和研究成果，歡迎持續(xù)關(guān)注我們的更新。
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