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Ditctrl
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目标受众为视频制作者、内容创作者和研究人员，他们需要生成具有多个提示和动态场景的视频内容。DiTCtrl适合他们，因为它提供了一种无需复杂训练过程即可生成高质量、连贯视频内容的方法，同时还能进行视频编辑和长视频生成，极大地提高了视频制作的效
视频生成AI模型#视频生成#多模态#扩散变换器#无需训练#多提示#连贯性普通产品开源
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简介
DiTCtrl是一种基于多模态扩散变换器（MM-DiT）架构的视频生成模型，它专注于无需额外训练即可生成具有多个连续提示的连贯场景视频。该模型通过分析MM-DiT的注意力机制，实现了在不同提示间精确的语义控制和注意力共享，从而生成具有平滑过渡和一致对象运动的视频。DiTCtrl的主要优点包括无需训练、能够处理多提示视频生成任务，并能展示电影风格的过渡效果。此外，DiTCtrl还提供了一个新基准MPVBench，专门用于评估多提示视频生成的性能。
截图
产品特色
• 无需训练的多提示视频生成：DiTCtrl能够在无需额外训练的情况下，根据多个连续提示生成视频。
• 平滑过渡和一致性：视频生成过程中实现了对象运动的连贯性和场景之间的平滑过渡。
• 多模态扩散变换器架构：基于MM-DiT架构，DiTCtrl展现了与UNet类似的自注意力机制，并增强了时间建模能力。
• 精确的语义控制：通过注意力机制的分析，DiTCtrl能够实现不同提示间的精确语义控制。
• 视频编辑功能：DiTCtrl可以应用于视频编辑任务，如文字替换和视频重权。
• 长视频生成：DiTCtrl能够通过设置相同的连续提示，自然地工作在单提示长视频生成上。
• 电影风格的过渡效果：DiTCtrl能够展示电影风格的过渡效果，如男孩骑行序列的描绘。
使用教程
1. 准备多个连续的视频提示，作为视频生成的输入。
2. 使用DiTCtrl模型，将这些提示输入模型中。
3. 模型将分析每个提示的语义内容，并在内部进行注意力机制的计算。
4. 模型生成视频的初始潜在表示，包括多个提示的视频内容。
5. 通过模型的去噪过程，将全注意力转换为遮罩引导的KV共享策略，以查询源视频中的视频内容。
6. 根据修改后的目标提示，合成内容一致的视频。
7. 观察生成的视频，检查过渡的平滑性和对象运动的连贯性。
8. 如有需要，可以对生成的视频进行进一步的视频编辑，如文字替换或视频重权。
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