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用AI短视频「反哺」长视频理解，腾讯MovieLLM框架瞄准电影级连续帧生成

机器之心专栏 机器之心编辑部 在视频理解这一领域，尽管多模态模型在短视频分析上取得了突破性进展，展现出了较强的理解能力，但当它们面对电影级别的长视频时，却显得力不从心。...MovieLLM 巧妙地结合了 GPT-4 与扩散模型强大的生成能力，应用了一种「story expanding」连续帧描述生成策略，并通过「textual inversion」来引导扩散模型生成场景一致的图片来构造出一部完整电影的连续帧...通过提供特定的元素，如主题、概述和风格，引导 GPT-4 产生针对后续生成过程量身定制的电影级关键帧描述。 2. 风格固定过程。...视频指令数据生成。 在前两步的基础上，已经获得了固定的风格嵌入和关键帧描述。基于这些，MovieLLM 利用风格嵌入指导扩散模型生成符合关键帧描述的关键帧并根据电影情节逐步生成各种指令性问答对。...经过上述步骤，MovieLLM 就创建了高质量、风格多样的、连贯的电影连续帧以及对应的问答对数据。

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【音视频原理】音频编解码原理 ③ ( 音频 比特率 码率 | 音频 帧 帧长 | 音频 帧 采样排列方式 - 交错模式 和 非交错模式 )

- 仅做参考 视频码率 指的是 视频文件 在 单位时间内 的 数据流量 , 单位一般是 Mbps , 这是数据传输速率的一种单位 ; Mbps 表示单位时间内传送比特的数目 , 通常用于衡量数字信号的传输速率..., 如 : 视频 / 音频 等多媒体数据的传输速率 , 网络带宽速率 等 ; 一般情况下 , 码率越高 , 视频的 分辨率 越高 , 视频越清晰 ; 但不是绝对的 , 有些时候 模糊的文件 码率也很高...采样排列方式 - 交错模式 和 非交错模式 音频 编码 或 解码 时 , 首先要知道 在 音频帧 中 采样点 的排列方式 , 数据以 " 连续帧 " 的方式存放 , 先记录 帧 1 的采样点 , 再记录...帧 2 的采样点 , 在 " 音频帧 内部 " 的 音频 采样 排列方式 主要有 交错模式 和 非交错模式 两种排列方式 ; 1、交错模式 交错模式 : 在 存储 音频采样时 , 下图是 记录 4 个...非交错模式 : 在 音频帧 中 存储 音频采样时 , 下图是 记录 4 个 双通道 采样点数据 , 首先 , 记录 采样点 1 ~ 采样点 4 的 左声道 样本 , 然后 , 记录 采样点 1 ~ 采样点

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小鹏公然AI“造假”，啧啧啧

金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 家人们，我们先来看一段视频，你能否发现其中有什么异样？ 如果说，在这段视频里，有一个物件是假的，是被合成进去的，你能发现吗？...团队先确定相机在场景中的世界坐标系位置，并将其作为物体插入的参考点；使用相机的内参矩阵和姿态（旋转矩阵和位移向量）将世界坐标系中的点投影到像素坐标系中，以确定物体在视频帧中的放置位置。...在物体稳定化方面，团队在连续帧之间估计光流，以跟踪物体的运动轨迹；并通过优化相机姿态（旋转矩阵和位移向量），最小化物体在连续帧中的3D到2D投影误差，确保物体在视频中的稳定运动。...针对HDR全景图像重建，团队使用图像修复网络推断全景视图的光照分布，然后通过天空HDR重建网络将全景图像转换为HDR图像；并结合使用GAN训练编码器-解码器网络来模拟太阳和天空的亮度分布。...例如名为GAIA-1的多模态生成式世界模型，便可以从头到脚的打造逼真的自动驾驶视频： 这里的每一帧都是由AI生成，甚至就连不同的路况和天气等等，都是可以做到以假乱真。

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王者荣耀开源环境上榜！九月AI研究GitHub排行来了，「star多」才叫好论文

尽管目前已经提出了一系列建立在强大的StyleGAN基础上的成功的人像图像化模型，但这些面向图像的方法在应用于视频时有明显的局限性，如固定的帧大小、脸部对齐的要求、非脸部细节的缺失和时间上的不一致。...由此产生的全卷积架构接受可变大小的视频中的非对齐人脸作为输入，有助于在输出中形成具有自然运动的完整人脸区域。...Text2Light: 文本驱动的Zero-shot HDR 全景图生成 高质量的HDRI（高动态范围图像），通常是HDR全景图，是在图形中创建逼真的照明和360度反射的3D场景的最流行的方法之一。...为了实现超分辨率反色调映射，需要从LDR全景图中导出了360度成像的连续表示，作为锚定在球体上的一组结构化潜伏代码。这种连续表示使一个多功能模块可以同时提高分辨率和动态范围。...（b）从初始帧复制相关元素。

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媒矿工厂 2023 年度总结

数字设计 : AIGC 创建者大会 | AI 人像再创作 上海交通大学图像所副所长，宋利教授分享了题为《AI 人像再创作》的演讲，围绕人脸图像 AI 设计的前沿进展，主要介绍了人脸的“玩法”、背后的“技法...TCSVT 2022 | 基于环路多帧预测的深度视频压缩 本文基于端到端深度视频压缩框架，提出了一种环路多帧预测模块，在不额外消耗码率的情况下，对当前帧实现基于多个参考帧的高效预测。...ACM MM 2023 | PanoDiff：从窄视场图片生成全景图 本工作可以从一张或多张从任意角度拍摄的未标注 pose 的 NFoV 图像生成 360° 全景图。...一种基于隐式扩散模型的全景生成网络，使用不完整的全景图和文本提示作为控制信号，并利用几种几何增强方案来确保生成图像的全景图几何属性。...AIART 2023 | 具有细节和结构增强的老照片修复网络 在本文中，我们提出了一种级联的由粗到细的老照片修复算法，可以同时恢复老照片中的结构化和非结构化损伤。

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PyTorch入门视频笔记-从数组、列表对象中创建Tensor

从数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要的数据载体容器，很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...PyTorch 从数组或者列表对象中创建 Tensor 有四种方式： torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...torch.as_tensor 三种方式可以将数组和列表转换为 Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）； 从程序的输出结果可以看出...Tensor 会使用默认的全局数据类型，而 torch.tensor 创建的 Tensor 会使用根据传入数据推断出的数据类型。」...PyTorch 提供了这么多方式从数组和列表中创建 Tensor。

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音视频知识图谱 2022.06

前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。...2）图谱路径：音频算法/音频算法处理 响度控制 短时能量检测：将连续音频信号，按固定时间（如 10ms）分成一帧帧，计算短时能量。...在一定的范围内查找待『叠加』的音频帧，该音频帧要符合与原位置处音频帧『波形最相似』的条件，符合该条件的音频帧作为输出帧进行输出视频的合成。...在全景图像及视频中，等距柱状投影的实现思路是用相同数量的采样点保存每条纬线上的数据，从而得到对应的二维平面上的矩形视频。...特点：在全景视频中，连续投影主要为 ERP 和 EAP，很明显，他们两者主要区别于平面坐标 y 与球面坐标 φ 的映射关系。

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如何用AI实现视频防抖？还是无需裁剪画面的那种 | 谷歌&台湾大学

鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 右边的画面，是不是比左边的画面看上去稳定许多？ ? 这样的效果，大家可能并不陌生。...方法原理 该方法的核心思想，是融合视频中多个相邻帧的信息，来呈现无需裁剪的完整稳定视频。 具体而言，对于输入视频，首先对每一帧图像特征进行编码，并在目标时间戳处将相邻帧翘曲至虚拟相机空间。...这里面主要用到了目标帧到关键帧的翘曲场，以及从关键帧到相邻帧的估计光流两个信息，这样，就可以通过链接流向量，计算目标帧到相邻帧的翘曲场。 然后，融合这些特征。 ?...传统的全景图像拼接算法通常是在图像级别进行融合。这样做的缺点在于，如果估计光流不可靠，就会产生伪影。...于是，研究人员提出结合两种策略的优点：首先将图像编码为CNN特征，然后从多个帧中融合翘曲特征。 对于每个源帧，研究人员将融合特征图和各个翘曲特征一起，解码成输出帧和相关的置信度图。

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论文翻译 | 多鱼眼相机的全景SLAM

1 摘要 提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准...,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成...,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难.我们在超过15公里轨迹的大规模彩信数据集和14000幅全景图像以及小规模公共视频数据集上进行了实验....BA的可靠姿态初始化,用于基于多摄像机平台的全景摄像机,该摄像机能够在复杂的室外环境中实现高度鲁棒的性能 提出了一种新颖的鱼眼镜头标定方法,实现了亚像素精度,保证了BA的平滑跟踪和高精度 在大规模宽基线全景图像序列数据集和从多鱼眼相机平台捕获的开源小规模视频数据集上...视频序列以每秒25帧的速率采集, 室内环境的基线长度设置为0.03米, 室外环境的基线长度设置为0.05米.

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MVDiffusion | 领取你的建筑家具图纸设计师

paper https://arxiv.org/abs/2307.01097 code https://github.com/Tangshitao/MVDiffusion ---- Abstract 全景图生成...初始化为独立的高斯噪声 在去噪步，每个隐层噪声喂给多分支的UNet 最后通过SD的VAE Decoder解码成多视角图像 Correspondence-aware Attention 目的是加强多视角特征图的连续性...model 1个条件图，生成7个目标图像即可 SD的inpainting model作为base model，再加上CAA Multi-view depth-to-image generation 从深度图中提取关键帧...key-frame 通过给定相机pose和帧外插生成图像 Experiments 全景图 深度图 Demos 布局明确 卡通风格 cartoon 油画风格 oil painting Conclusions...引入了CAA匹配点感知注意力机制 将多视角图像生成的连续性进行了强关联（匹配点） 在建筑、室内设计行业，可以通过文本和图像条件直接生成全景图和3D室内模型，大大简化图纸设计工作，而且在家具布局layout

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SSM保姆级从创建项目到使用，包括事务和设置回滚 (转载非原创)

创建项目图片图片负责将代理类记性扫描，扫描的是Mapper接口所在的包，这个是mybatis提供的，所以会去找SqlSessionFactory2.1 mybaits和Spring整合的jar包mybaits...在 MyBatis-Spring 中，可使用 SqlSessionFactoryBean来创建 SqlSessionFactory。...图片3.1 配置方式[风格11）风格1:保留Mybaits全局配置文件(核心配置文件mybatis-config.xml)3.1.1 创建Mybatis全局配置文件<?...框架会综合考虑相关领域中在实际开发环境下有可能遇到的各种问题，进行了健壮性、性能等各个方面的优化编程式事务：自己写代码实现功能声明式事务：通过配置让框架实现功能5.1事务管理器5.1.1 Spring 5.2以前图片5.1.2 从...框架会综合考虑相关领域中在实际开发环境下有可能遇到的各种问题，进行了健壮性、性能等各个方面的优化编程式事务：自己写代码实现功能声明式事务：通过配置让框架实现功能7.3 事务管理器7.3.1 Spring 5.2以前图片7.3.2 从

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用鱼眼相机拍出全景视频

鱼眼相机图像如何转成全景图像 我们知道，视频是由图像帧序列编码而成，全景视频也不例外——由全景图像序列帧编码生成。标准的全景视频帧宽高比为2:1，这是因为VR通用播放器使用的是等距圆柱投影模型。...简言之：标准的全景视频帧之所以将宽高比设置为2:1，目的是能够将该视频“贴”在一个球面上。而这个球，就是大部分全景视频播放模型（下次有机会再仔细讨论这个问题吧）。...但这样算会带来一个问题：并不能保证全景图像和鱼眼图像是一一对应关系，且从图5可看出，全景图像的点会比鱼眼图像点要多(白色部位)，这就会导致生成的全景图像存在很多"漏洞"。...通过以上步骤即可算出全景图图像。如图7所示。...图7 由鱼眼图像转成的全景图 转换的全景图像在超过视角的部分是一片黑，美观度着实难看，这时候可以考虑在黑的区域加一个logo或者图片，比如我们鹅厂可爱的QBaby，如图8左图所示。

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透过镜头看杯酒人生

我们知道，视频是由图像帧序列编码而成，全景视频也不例外——由全景图像序列帧编码生成。标准的全景视频帧宽高比为2:1，这是因为VR通用播放器使用的是等距圆柱投影模型。...简言之：标准的全景视频帧之所以将宽高比设置为2:1，目的是能够将该视频“贴”在一个球面上。...但这样算会带来一个问题：并不能保证全景图像和鱼眼图像是一一对应关系，且从图5可看出，全景图像的点会比鱼眼图像点要多(白色部位)，这就会导致生成的全景图像存在很多"漏洞"。...为了解决这个问题，我们可以将这个初中数学题反过来，已知全景图像点P'(x,y),宽高w、h,和鱼眼图像360度圆半径R以及鱼眼图像中心点O（cx,cy），求鱼眼图像中对应的点P(x',y')。...image.png 通过以上步骤即可算出全景图图像。

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音视频生产关键指标：视频编辑优化丨音视频工业实战

视频抽帧平均时长，对视频进行抽帧时的获取每帧截图的平均耗时。 视频播放相关： 视频 Seek 平均时长，从拖动视频进度到对应时间点到图像显示出来的平均耗时。...如果当前没有符合条件的解码器实例，解码器池会创建解码器并设置解码器为非空闲状态。解码器池也会定时清理空闲的解码器实例，优化内存。...解码出来的视频帧（AVFrame）数据是从 IDR 帧开始的，所以需要丢弃目标位置之前的帧数据，从而渲染从目标位置开始之后的帧。...用户连续滑动时体验优化：如果用户连续滑动，可以展示滑动中已解码好的帧，即使与当前手指的位置不一致，等滑动停止后再展示停止时刻的帧。...连续滑动会触发连续的 Seek，新的 Seek 来了，但是老的 Seek 的帧这时候已经解码完成或者已解码到的帧在上一次目标帧和新的目标帧之间，可以展示当前已解码到的帧，这样可以给用户连续滑动的效果，而不是画面卡住跳动的感觉

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透过镜头看杯酒人生

我们知道，视频是由图像帧序列编码而成，全景视频也不例外——由全景图像序列帧编码生成。标准的全景视频帧宽高比为2:1，这是因为VR通用播放器使用的是等距圆柱投影模型。...简言之：标准的全景视频帧之所以将宽高比设置为2:1，目的是能够将该视频“贴”在一个球面上。 ?...但这样算会带来一个问题：并不能保证全景图像和鱼眼图像是一一对应关系，且从图5可看出，全景图像的点会比鱼眼图像点要多(白色部位)，这就会导致生成的全景图像存在很多"漏洞"。...为了解决这个问题，我们可以将这个初中数学题反过来，已知全景图像点P'(x,y),宽高w、h,和鱼眼图像360度圆半径R以及鱼眼图像中心点O（cx,cy），求鱼眼图像中对应的点P(x',y')。 ?...通过以上步骤即可算出全景图图像。 ? 经过以上转的视频观看会发现有毛毛躁躁的感觉，这也是直接使用上文的公式转换带来的问题，使用一些常见的插值算法能够在一定程度上降低毛躁的效果。

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Three.js 实现 360 度全景浏览的最简单方式

这就是 Three.js 的 3D 场景的创建和渲染成 2D 的流程。 简单回顾了下基础，那全景图改怎么浏览呢？...那这么说做全景图浏览需要先创建个立方体或者球体喽？...相机位置设置在了 z 轴 100 的位置，这样看 z 为 0 的位置就是从正面去看的，可以感受下这个看的方向。 有了 3D 的 Scene，设置好了相机，就可以用 Renderer 把它渲染出来了。...我们来做下小结： 全景图浏览不用创建立方体或者球体，直接给场景（Scene）设置立方体纹理（CubeTexture）的背景就可以了，贴上 6 张图。...还要设置下相机，加上轨道控制器，通过渲染器一帧帧的渲染出来，这样就实现了全景图浏览的功能。 至于那六张贴图，通过 PTGui 或者类似的工具就可以裁切出来。

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Insta360 Studio ：360度全景图制作工具

Insta360 Studio是一款强大的360度全景图制作工具，可以将任何图片和视频转换为360°全景样式，拥有左右结构和上下结构的不同视角，还可以为全景视频、照片进行后期处理，具有强大的关键帧录屏功能...Insta360 Studio ：360度全景图制作工具图片特色Insta360 Studio Mac版为用户提供了相应的全景视频编辑功能,让用户可随意编辑全景4k视频,自定义删除拍摄过程中不想要的片段....软件提供了强大的图片处理、视频处理以及修复等多种功能,同时支持在线对全景图片和视频进行浏览.Insta360是全球首个面向企业级的360度全景相机,可拍摄4K级全景视频和全景照片.广泛应用于旅游、房地产...、新闻、体育赛事、大型活动等多个领域,突破传统视频固有限制,给用户360度全空间视角、颠覆性的视觉体验.

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KAIST 研究人员提出 DIGAN：一种基于隐式神经表示 (INR) 的生成对抗网络 (GAN)，用于使用机器学习生成视频

视频信号的复杂性，在时空方向上连续耦合，导致了视频创建的难度。具体来说，大多数先前的工作都将视频建模为 RGB 值的 3D 网格，即连续的 2D 图像，使用离散解码器（如卷积或自回归网络）。...然而，由于立方复杂性，这种离散建模限制了创建电影的可扩展性，并错过了内在的连续时间动态。 同时，出现了一种编码连续信号的新范式：隐式大脑表征。...韩国科学技术高等研究院的研究人员最近发表了一项研究，旨在通过将视频作为连续信号读取来创建基于 INR（或隐含）的视频制作模型。...因为视频的 INR 可以在不可预测的时间段内非自回归地合成强相关的帧，所以这种有效的判别方法是可行的。 主要思想是使用隐式神经表示将电影直接建模为连续信号。...为了使运动更具动态性，研究人员对 UCF-101、Sky 和Kinetics-food 使用连续的 16 帧，但太极使用步幅 4（即在所选帧之后跳过三帧）。

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