省事！通殺8大視覺任務：一句話生成圖像、視頻、P圖、視頻處理_風聞

有這樣一個模型。

它可以做到一句話生成視頻：

不僅零樣本就能搞定，性能還直達SOTA。

它的名字，叫**“NüWA”**（女媧）。

“女媧女媧，神通廣大”，正如其名，一句話生成視頻只是這個模型的技能之一。

除此之外，一句話生成圖片，草圖生成圖像、視頻，圖像補全，視頻預測，圖像編輯、視頻編輯——

一共八種視覺任務，它其實全部都能搞定。

完全是一位不折不扣的“全能型選手”。

它，就是由微軟亞研院和北大聯合打造的一個多模態預訓練模型，在首屆微軟峯會上亮相。

目前，在推特上已“小有熱度”。

八項全能“女媧”，單拎出來也不差

所以這個全能型選手究竟表現如何？

直接與SOTA模型對比，來看看“她”在各項任務上的表現。

在文本生成圖像中，不得不説，即使“女媧”的FID-0得分不及XMC-GAN，但在實際效果中，“女媧”生成的圖肉眼可見的更好，清晰又逼真。

文本到視頻中，“女媧”每一項指標都獲得了第一名，從逐幀圖片來看，差距很明顯。

在視頻預測中，所有模型使用64x64的分辨率，Cond.代表供預測的幀數。

儘管只有1幀，“女媧”也將FVD得分從94±2****降到86.9。

草圖轉圖像時，與SOTA模型相比，“女媧”生成的卡車都更逼真。

而在零樣本的圖像補全任務中，“女媧”擁有更豐富的“想象力”。

在零樣本的圖像編輯任務中，“女媧”明顯比SOTA模型的**“P圖”能力更強**。

並且，它的另一個優勢是推理速度，幾乎50秒就可以生成一個圖像；而Paint By Word在推理過程中需要額外的訓練，大約需要300秒才能收斂。

而草圖生成視頻以及文本引導的視頻編輯任務，是本次研究首次提出，目前還沒有可比對象。

直接上效果：

看，像上面這些僅用色塊勾勒輪廓的視頻草圖，經“女媧”之手就能生成相應視頻。

而輸入一段潛水視頻，“女媧”也能在文本指導下讓潛水員浮出水面、繼續下潛，甚至“遊”到天上。

可以説，“女媧”不僅技能多，哪個單項拿出來也完全不賴。

如何實現？

這樣一個無論操作對象是圖像還是視頻，無論是合成新的、還是在已有素材上改造都能做到做好的“女媧”，是如何被打造出來的呢？

其實不難，把文字、圖像、視頻分別看做一維、二維、三維數據，分別對應3個以它們為輸入的編碼器。

另外預訓練好一個處理圖像與視頻數據的3D解碼器。

兩者配合就獲得了以上各種能力。

其中，對於圖像補全、視頻預測、圖像視頻編輯任務，輸入的部分圖像或視頻直接饋送給解碼器。

而編碼解碼器都是基於一個3D Nearby的自注意力機制（3DNA）建立的，該機制可以同時考慮空間和時間軸的上局部特性，定義如下：

W表示可學習的權重，X和C分別代表文本、圖像、視頻數據的3D表示：

其中，h和w表示空間軸上的token數，s表時間軸上的token數（文本默認為1），d表示每個token的維數。

如果C=X，3DNA表示對目標X的自注意；如果C≠X，3DNA表示對在條件C下目標X的交叉注意。

該機制不僅可以降低模型的計算複雜度，還能提高生成結果的質量。

此外，模型還使用VQ-GAN替代VQ-VAE進行視覺tokenization，這也讓生成效果好上加好。

團隊介紹

一作Chenfei Wu，北京郵電大學博士畢業，現工作於微軟亞研院。

共同一作Jian Liang， 來自北京大學。

其餘作者包括微軟亞研院的高級研究員Lei Ji，首席研究員Fan Yang，合作首席科學家Daxin Jiang，以及北大副教授方躍堅。

通訊作者為微軟亞研院的高級研究員&研究經理段楠。

論文地址：https://arxiv.org/abs/2111.12417

關注前沿科技