- UW&UCB&Google&NVIDIA ICCV23
- https://github.com/johannakarras/DreamPose?tab=readme-ov-file
- 问题引入
- 输入参考图片 x 0 x_0 x0和pose序列 { p 1 , ⋯ , p N } \{p_1,\cdots,p_N\} {p1,⋯,pN}，输出对应视频 { x 1 ′ , ⋯ , x N ′ } \{x_1',\cdots,x_N'\} {x1′,⋯,xN′}；
- 模型在推理的时候是帧与帧之间是独立生成的；
- 将原本的文生图模型改造成pose&image guided video generation model；
- methods
- appearence控制：Split CLIP-VAE Encoder，之前的方法将图片条件和noised latents结合到一起作为输入，但是这种方法是为了spatial的align，所以本文采取了另一种办法，也就是结合使用CLIP和VAE，最初和VAE embedding相关的权重设置为0，最后得到的embedding c I = A ( c C L I P , c V A E ) c_I = A(c_{CLIP},c_{VAE}) cI=A(cCLIP,cVAE)，其中 A A A代表adapter；
- pose控制：采用五个连续pose帧 c p = { p i − 2 , p i − 1 , p i , p i + 1 , p i + 2 } c_p=\{p_{i - 2},p_{i - 1},p_i,p_{i + 1},p_{i + 2}\} cp={pi−2,pi−1,pi,pi+1,pi+2}，这些和noised latents concat到一起作为输入，输入修改了以接收额外的10个通道，初始化参数为0；
- 训练：根据上面的描述初始化模型参数之后，分为两个阶段进行训练，第一个阶段在完整数据集上面进行训练，第二个阶段在特定主题数据上进行微调；
- Pose and Image Classifier-Free Guidance： ϵ θ ( z t , c i , c p ) = ϵ θ ( z t , ∅ , ∅ ) + s I ( ϵ θ ( z t , c I , ∅ ) − ϵ θ ( z t , ∅ , ∅ ) ) + s p ( ϵ θ ( z t , c I , c p ) − ϵ θ ( z t , c I , ∅ ) ) \epsilon_\theta(z_t,c_i,c_p) = \epsilon_\theta(z_t,\empty,\empty) + s_I(\epsilon_\theta(z_t,c_I,\empty)-\epsilon_\theta(z_t,\empty,\empty)) + s_p(\epsilon_\theta(z_t,c_I,c_p)-\epsilon_\theta(z_t,c_I,\empty)) ϵθ(zt,ci,cp)=ϵθ(zt,∅,∅)+sI(ϵθ(zt,cI,∅)−ϵθ(zt,∅,∅))+sp(ϵθ(zt,cI,cp)−ϵθ(zt,cI,∅))， s I s_I sI保证和输入图片的appearence相符， s p s_p sp保证和pose的align；
- 实验
- UBC Fashion dataset
)
