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AI视频生成!NC-SDEdit :提升视频合成质量和内容一致性新方案 | ECCV2024
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摘要: 为了提高合成视频的质量,目前一种主要方法是重新训练专家扩散模型,然后实施噪声去噪过程进行细化。尽管训练成本很高,但保持原始视频和增强视频之间内容的一致性仍然是一个重大挑战。为了应对这一挑战,我们提出了一种既考虑视觉质量又考虑内容一致性的新颖表述。所提出的损失函数可保持输入的结构,从而确保内容的一致性,同时通过利用预训练扩散模型的去噪过程来提高视觉质量。为了解决制定的优化问题,我们开发了一种即插即用的噪声优化策略,称为噪声校准。通过几次迭代对初始随机噪声进行细化,可以很大程度上保留原始视频的内容,并且增强效果得到显着改善。
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