На фоне быстрого развития Digital Media сегодня улучшение и восстановление качества видео стали долгожданной областью исследований. С популярностью производства видеоконтента требования пользователей для ясности видео и деталей постоянно увеличиваются. Однако во время генерации, передачи или процесса хранения видео изображение часто размыта и потеря деталей из -за сжатия, шума или других факторов. Чтобы решить эту проблему, Nanyang Technological University и исследовательская группа Bytedance совместно разработали прорывную технологию восстановления видео под названием SeedVR, которая принесла новые решения в области обработки видео.
Основная технология SeedVR заключается в ее инновационной модели диффузионного трансформатора, которая оптимизирована специально для сложных проблем восстановления видео в реальном мире. В отличие от традиционных методов восстановления видео, SeedVR представляет механизм внимания мобильного окна, который значительно улучшает возможности обработки системы для длинных видео последовательностей. Используя окна размером с переменного размера в пространственных и временных измерениях, SeedVR успешно нарушает ограничения традиционных методов при работе с видео с высоким разрешением. Кроме того, SeedVR может эффективно исправлять проблемы мерцания, распространенные в видео, сгенерированных AI, что делает его хорошо работать при работе с видео с любой длиной.
С точки зрения технической реализации SeedVR принимает базовую модель MM-DIT и внесла в нее значительные улучшения. Исследовательская команда заменила традиционный полностью механизм самостоятельного присмотра на механизм внимания окна и смело расширила размер окна с традиционного 8x8 до 64x64. Этот инновационный дизайн позволяет SeedVR предоставлять более четкие и более подробные результаты восстановления при обработке видео с высоким разрешением, значительно улучшая визуальное качество видео.
В дополнение к механизму внимания окна SeedVR также интегрирует различные передовые технологии для дальнейшего повышения производительности. Например, использование причинно -следственного видео Autoencoder позволяет модели более точно понимать и генерировать видеоконтент. В то же время метод обучения гибридных изображений и видео и пошаговая стратегия обучения обеспечивает SeedVR сильную способность к обучению, что делает его выдающимся как в синтетических видео, так и в реальных сценариях видео.
SeedVR демонстрирует выдающуюся производительность в нескольких критериях, особенно при обработке видео, сгенерированных AI. Экспериментальные результаты показывают, что SeedVR может не только восстановить детали в видео, но и эффективно поддерживать общую последовательность картины, предоставляя пользователям более реалистичный и захватывающий визуальный опыт.
Запуск SeedVR отмечает новую эру в технологии восстановления видео. Эта инновационная технология не только обеспечивает более высокую гарантию качества для создателей и потребителей видео, но и открывает новые возможности приложений для связанных отраслей (например, производство кино и телевидения, мониторинг безопасности и т. Д.). Стоит отметить, что, хотя технические достижения Seedvr впечатляют, его код еще не был выпущен публично, что оставляет больше места для воображения для будущих исследований и применения.
Введение проекта: https://iceclear.github.io/projects/seedvr/
Ключевые моменты:
SeedVR использует механизм внимания мобильного окна для успешного улучшения возможностей обработки длинных видео последовательностей.
Технология принимает больший размер окна, значительно улучшая качество восстановления видео с высоким разрешением.
Комбинируя различные современные технологии, SeedVR выступает в многочисленных тестах, особенно для видео, созданных AI.