Ай Дайджест

Свежая выжимка ml и AI статей - каждый день

Подборка статей по тегу "object"

ObjectMate: Новый подход к вставке объектов и генерации изображений

В этой статье представлен метод без настройки для вставки объектов и генерации на основе предмета. Задача заключается в том, чтобы создать объект, имея несколько ракурсов, в сцене, заданной либо изображением, либо текстом. Существующие методы испытывают трудности с полным выполнением сложных целей задачи: (i) бесшовное внедрение объекта в сцену с фотореалистичной позой и освещением, и (ii) сохранение идентичности объекта. Мы предполагаем, что для достижения этих целей требуется крупномасштабное обучение, но сбор достаточных данных вручную просто слишком дорог. Ключевое наблюдение в этой статье заключается в том, что многие массово производимые объекты повторяются на нескольких изображениях больших разметок данных, в разных сценах, позах и условиях освещения. Мы используем это наблюдение для создания массового обучения, извлекая наборы разнообразных видов одного и того же объекта. Этот мощный парный набор данных позволяет нам обучить простую архитектуру диффузии текста в изображение, чтобы сопоставить описания объекта и сцены с составным изображением. Мы сравниваем наш метод, ObjectMate, с современными методами вставки объектов и генерации на основе предмета, используя одну или несколько ссылок. Эмпирически, ObjectMate достигает превосходного сохранения идентичности и более фотореалистичной композиции. В отличие от многих других методов с несколькими ссылками, ObjectMate не требует медленной настройки во время тестирования.

ObjCtrl-2.5D: Объектное управление без обучения с использованием поз камеры

Это исследование направлено на достижение более точного и универсального контроля объектов в генерации «изображение-видео» (I2V). Текущие методы обычно представляют пространственное движение целевых объектов с помощью 2D-траекторий, что часто не удается уловить намерение пользователя и часто приводит к ненатуральным результатам. Чтобы улучшить контроль, мы представляем ObjCtrl-2.5D, подход к контролю объектов без тренировки, который использует 3D-траекторию, расширенную из 2D-траектории с глубинной информацией, в качестве управляющего сигнала. Моделируя движение объекта как движение камеры, ObjCtrl-2.5D представляет 3D-траекторию как последовательность поз камеры, что позволяет управлять движением объекта с помощью существующей модели управления движением камеры для генерации I2V (CMC-I2V) без обучения. Чтобы адаптировать модель CMC-I2V, изначально предназначенную для глобального контроля движения, для обработки локального движения объектов, мы вводим модуль для изоляции целевого объекта от фона, что позволяет независимый локальный контроль. В дополнение мы разрабатываем эффективный способ достижения более точного контроля объектов, деля низкочастотные искаженные латентные данные в области объекта по кадрам. Широкие эксперименты показывают, что ObjCtrl-2.5D значительно улучшает точность контроля объектов по сравнению с методами без тренировки и предлагает более разнообразные возможности управления, чем подходы на основе обучения с использованием 2D-траекторий, позволяя создавать сложные эффекты, такие как вращение объектов. Код и результаты доступны на https://wzhouxiff.github.io/projects/ObjCtrl-2.5D/.

AnchorCrafter: Создание Интерактивных Видео с Кибер-Анкорами для Продвижения Товаров

Автоматическая генерация видео продвижения товаров в стиле анкоров открывает перспективные возможности в онлайн-коммерции, рекламе и взаимодействии с потребителями. Однако, несмотря на значительные достижения в генерации видео человека под руководством поз, это остается сложной задачей. В решении этой проблемы мы определяем интеграцию взаимодействий между человеком и объектом (HOI) в генерацию видео человека под руководством поз как ключевой вопрос. Для этого мы представляем AnchorCrafter, новую систему на основе диффузии, предназначенную для создания 2D-видео с участием конкретного человека и кастомизированного объекта, достигая высокой визуальной точности и управляемых взаимодействий. В частности, мы предлагаем два ключевых новшества: восприятие внешности HOI, которое улучшает распознавание внешнего вида объекта с произвольных многоплановых перспектив и разделяет внешность объекта и человека, и инъекцию движения HOI, которая позволяет сложным взаимодействиям между человеком и объектом, преодолевая вызовы в условиях траектории объекта и управлении взаимными перекрытиями. Кроме того, мы вводим потерю перераспределения веса регионов HOI, учебную цель, которая улучшает изучение деталей объекта. Многочисленные эксперименты демонстрируют, что наша предложенная система превосходит существующие методы в сохранении внешнего вида и осведомленности о форме объекта, одновременно поддерживая согласованность внешнего вида и движения человека. Страница проекта: https://cangcz.github.io/Anchor-Crafter/