LeCun上月球？南開、位元組開源StoryDiffusion讓多圖漫畫和長影片更連貫

兩天前，圖靈獎得主 Yann LeCun 轉載了「自己登上月球去探索」的長篇漫畫，引起了網友的熱議。

在《Story Diffusion：Consistent Self-Attention for long-range image and video generation》論文中，研究團隊提出了一種名為Story Diffusion的新方法，用於產生一致的圖像和影片描述複雜情景。這些漫畫的研究來自南開大學、位元組跳動等機構。

• #論文網址：https://arxiv.org/pdf/2405.01434v1
• 專案首頁：https://storydiffusion.github.io/

相關專案已經在GitHub 上獲得了1k 的Star 量。

GitHub 網址：https://github.com/HVision-NKU/StoryDiffusion

根據專案演示，StoryDiffusion 可以產生各種風格的漫畫，在講述連貫故事的同時，保持了角色風格和服裝的一致性。

StoryDiffusion 可以同時保持多個角色的身份，並在一系列影像中產生一致的角色。

此外，StoryDiffusion 也能夠以產生的一致影像或使用者輸入的影像為條件，產生高品質的影片。

我們知道，對於基於擴散的生成模型來說，如何在一系列生成的圖像中保持內容一致性，尤其是那些包含複雜主題和細節的圖像，是一個重大挑戰。

因此，該研究團隊提出了一種新的自註意力計算方法，稱為一致性自註意力（Consistent Self-Attention），透過在生成圖像時建立批內圖像之間的聯繫，以保持人物的一致性，無需訓練即可產生主題一致的圖像。

為了將這種方法擴展到長視頻生成，該研究團隊引入了語義運動預測器(Semantic Motion Predictor)，將圖像編碼到語義空間，預測語義空間中的運動，以產生視頻。這比僅基於潛在空間的運動預測更穩定。

然後進行框架整合，將一致性自註意力和語義運動預測器結合，可以產生一致的視頻，講述複雜的故事。相較於現有方法，StoryDiffusion 可以產生更流暢、連貫的影片。

圖1: 透過團隊StroyDiffusion 產生的圖像和影片

##方法概覽

##該研究團隊的方法可以分為兩個階段，如圖2 和圖3 所示。

#########在第一階段，StoryDiffusion 使用一致性自註意力（Consistent Self-Attention）以無訓練的方式產生主題一致的影像。這些一致的圖像可以直接用於講故事，也可以作為第二階段的輸入。在第二階段，StoryDiffusion 基於這些一致的影像創建一致的過渡影片。 ######

圖2:StoryDiffusion 產生主題一致影像的流程概述

圖3：產生轉場影片以獲得主題一致圖像的方法。

無訓練的一致圖像生成

研究團隊介紹了「如何以無訓練的方式產生主題一致的圖像」的方法。解決上述問題的關鍵在於如何保持一批影像中角色的一致性。這意味著在生成過程中，他們需要建立一批影像之間的連結。

在重新審視了擴散模型中不同註意力機制的作用之後，他們受到啟發，探索利用自註意力來保持一批影像內影像的一致性，並提出了一致性自註意力（Consistent Self-Attention）。

研究團隊將一致性自註意力插入現有影像產生模型的U-Net 架構中原有自註意力的位置，並重複使用原有的自註意力權重，以保持無需訓練和即插即用的特性。

鑑於配對 tokens，研究團隊的方法在一批圖像上執行自註意力，促進不同圖像特徵之間的交互作用。這種類型的互動促使模型在生成過程中對角色、臉部和服裝的收斂性。儘管一致性自註意力方法簡單且無需訓練，但它可以有效地產生主題一致的圖像。

為了更清楚地說明，研究團隊在演算法 1 中展示了偽代碼。

用於影片產生的語意運動預測器

研究團隊提出了語義運動預測器（Semantic Motion Predictor），它將圖像編碼到圖像語義空間中以捕獲空間訊息，從而實現從一個給定的起始幀和結束幀中進行更準確的運動預測。

更具體地說，在該團隊所提出的語義運動預測器中，他們首先使用一個函數E 來建立從RGB 圖像到圖像語義空間向量的映射，對空間資訊進行編碼。

該團隊並沒有直接使用線性層作為函數E，與之代替的是利用一個預先訓練的CLIP 影像編碼器作為函數E，以利用其零樣本（zero- shot）能力來提升效能。

使用函數 E，給定的起始幀 F_s 和結束幀 F_e 被壓縮成圖像語義空間向量 K_s 和 K_e。

實驗結果

#在產生主題一致圖像方面，由於該團隊的方法是無需訓練且可即插即用的，所以他們在Stable Diffusion XL 和Stable Diffusion 1.5 兩個版本上都實作了這個方法。為了與對比模型保持一致，他們在 Stable-XL 模型上使用相同的預訓練權重進行比較。

針對生成一致性視頻，研究者基於 Stable Diffusion 1.5 特化模型實現了他們的研究方法，並整合了一個預訓練的時間模組以支援視頻生成。所有的比較模型都採用了 7.5 classifier-free 指導分數和 50-step DDIM 採樣。

一致性圖像產生比較

#該團隊透過與兩種最新的ID 保存方法－IP- Adapter 和Photo Maker— 進行比較，評估了他們產生主題一致影像的方法。

為了測試效能，他們使用 GPT-4 產生了二十個角色指令和一百個活動指令，以描述特定的活動。

定性結果如圖4 所示：「StoryDiffusion 能夠產生高度一致的圖像。而其他方法，如IP-Adapter 和PhotoMaker，可能會產生服飾不一致或文字可控性降低的圖像。

图4: 与目前方法在一致性图像生成上的对比结果图

研究者们在表 1 中展示了定量比较的结果。该结果显示：「该团队的 StoryDiffusion 在两个定量指标上都取得了最佳性能，这表明该方法在保持角色特性的同时，还能够很好地符合提示描述，并显示出其稳健性。」

表 1: 一致性图像生成的定量对比结果

转场视频生成的对比

在转场视频生成方面，研究团队与两种最先进的方法 ——SparseCtrl 和 SEINE—— 进行了比较，以评估性能。

他们进行了转场视频生成的定性对比，并将结果展示在图 5 中。结果显示：「该团队的 StoryDiffusion 显著优于 SEINE 和 SparseCtrl，并且生成的转场视频既平滑又符合物理原理。」

图 5: 目前使用各种最先进方法的转场视频生成对比

他们还将该方法与 SEINE 和 SparseCtrl 进行了比较，并使用了包括 LPIPSfirst、LPIPS-frames、CLIPSIM-first 和 CLIPSIM-frames 在内的四个定量指标，如表 2 所示。

表 2: 与目前最先进转场视频生成模型的定量对比

更多技术和实验细节请参阅原论文。

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