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Recapture
Recapture
目标受众为视频制作者、电影制作人、游戏开发者等需要从单一视频源生成新视角和摄像机运动的专业人士。ReCapture提供了一种创新的方法，使他们能够在不实际拍摄新镜头的情况下，创造出具有新视角和动态摄像机效果的视频内容，这对于节省成本和提高创
视频生成图片编辑#视频生成#摄像机控制#多视图扩散模型#掩蔽视频微调#动态学习普通产品开源
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简介
ReCapture是一种从单一用户提供的视频生成新视频和新颖摄像机轨迹的方法。该技术允许我们从完全不同的角度重新生成源视频，并带有电影级别的摄像机运动。ReCapture通过使用多视图扩散模型或基于深度的点云渲染生成带有新摄像机轨迹的嘈杂锚视频，然后通过我们提出的掩蔽视频微调技术将锚视频重新生成为干净且时间上一致的重新角度视频。这种技术的重要性在于它能够利用视频模型的强大先验，将近似的视频重新生成为时间上一致且美观的视频。
截图
产品特色
- 多视图扩散模型或深度点云渲染：生成带有新摄像机轨迹的嘈杂锚视频。
- 掩蔽视频微调技术：通过微调学习场景动态和外观，提高视频质量。
- 场景动态学习：使用时间LoRA在掩蔽的锚视频上进行微调，学习场景动态。
- 场景外观学习：使用空间LoRA在源视频的增强帧上进行微调，学习场景外观。
- 忽略不信息区域：只学习锚视频中信息丰富的部分，忽略缺失区域。
- 增强视频模型的先验：利用视频模型的强大先验，改善视频质量。
- 支持复杂摄像机轨迹：包括绕场景中某点的轨道运动等。
使用教程
1. 提供一个用户视频作为源视频。
2. 确定新的摄像机轨迹，包括变焦、平移和倾斜等。
3. 使用多视图扩散模型或深度点云渲染生成带有新摄像机轨迹的锚视频。
4. 应用掩蔽视频微调技术，对锚视频进行微调，以学习场景动态和外观。
5. 通过微调后的模型，重新生成干净且时间上一致的重新角度视频。
6. 检查最终视频的质量，并根据需要进行进一步的调整。
7. 导出并使用生成的视频内容。
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