Vlogger: Make Your Dream A Vlog

📄 arXiv: 2401.09414v1 📥 PDF

作者: Shaobin Zhuang, Kunchang Li, Xinyuan Chen, Yaohui Wang, Ziwei Liu, Yu Qiao, Yali Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2024-01-17

备注: 16 pages, 8 figures, 11 tables

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Vlogger以解决复杂视频生成问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 长视频生成 视频博客 多模态生成 大型语言模型 视频扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有的视频生成方法在处理复杂故事情节和多样化场景的长视频时面临显著挑战，导致生成的视频质量和一致性不足。
  2. Vlogger通过将视频生成任务分解为剧本、演员、ShowMaker和配音者四个阶段，利用大型语言模型和基础模型的协同作用，提升了生成的质量和一致性。
  3. 实验结果显示，Vlogger在零-shot T2V生成和预测任务上实现了最先进的性能，能够生成超过5分钟的vlog，且在剧本和演员的一致性上没有损失。

📝 摘要（中文）

在本研究中，我们提出了Vlogger，这是一个通用的AI系统，能够根据用户描述生成分钟级的视频博客（vlog）。与仅有几秒钟的短视频不同，vlog通常包含复杂的故事情节和多样化的场景，这对现有的视频生成方法提出了挑战。为了解决这一瓶颈，Vlogger巧妙地利用大型语言模型（LLM）作为导演，将长视频生成任务分解为四个关键阶段，并调用各种基础模型来扮演vlog专业人员的角色，包括剧本、演员、ShowMaker和配音者。此外，我们引入了一种新的视频扩散模型ShowMaker，作为Vlogger中的摄像师，生成每个拍摄场景的视频片段。通过将剧本和演员作为文本和视觉提示，ShowMaker能够有效增强片段的时空一致性。最后，广泛的实验表明，我们的方法在零-shot T2V生成和预测任务上达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决复杂故事情节和多样化场景的长视频生成问题。现有方法在处理此类任务时，往往无法保持视频的一致性和质量，尤其是在生成vlog时。

核心思路：Vlogger的核心思路是将长视频生成任务分解为多个阶段，模仿人类创作过程，通过大型语言模型和基础模型的协同作用，提升生成效果。

技术框架：Vlogger的整体架构包括四个主要模块：剧本生成（Script）、演员选择（Actor）、视频制作（ShowMaker）和配音（Voicer）。每个模块负责特定的任务，通过自上而下的规划和自下而上的拍摄进行有效合作。

关键创新：Vlogger的关键创新在于引入了ShowMaker视频扩散模型，作为摄像师生成每个拍摄场景的视频片段。该模型通过结合剧本和演员的提示，增强了时空一致性，显著提升了生成质量。

关键设计：在ShowMaker的设计中，采用了简洁的混合训练范式，以提升其在文本到视频（T2V）生成和预测任务中的能力。具体的损失函数和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Vlogger在零-shot T2V生成和预测任务上达到了最先进的性能，生成的vlog时长超过5分钟，且在剧本和演员的一致性上没有损失。与现有方法相比，Vlogger在生成质量和一致性方面显著提升，展示了其在复杂视频生成任务中的优势。

🎯 应用场景

Vlogger的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括社交媒体内容创作、教育视频制作和在线营销等。通过自动生成高质量的vlog，用户可以更轻松地分享个人故事和经验，提升内容创作的效率和质量。未来，Vlogger可能会进一步推动视频生成技术的发展，促进人机协作的创新。

📄 摘要（原文）

In this work, we present Vlogger, a generic AI system for generating a minute-level video blog (i.e., vlog) of user descriptions. Different from short videos with a few seconds, vlog often contains a complex storyline with diversified scenes, which is challenging for most existing video generation approaches. To break through this bottleneck, our Vlogger smartly leverages Large Language Model (LLM) as Director and decomposes a long video generation task of vlog into four key stages, where we invoke various foundation models to play the critical roles of vlog professionals, including (1) Script, (2) Actor, (3) ShowMaker, and (4) Voicer. With such a design of mimicking human beings, our Vlogger can generate vlogs through explainable cooperation of top-down planning and bottom-up shooting. Moreover, we introduce a novel video diffusion model, ShowMaker, which serves as a videographer in our Vlogger for generating the video snippet of each shooting scene. By incorporating Script and Actor attentively as textual and visual prompts, it can effectively enhance spatial-temporal coherence in the snippet. Besides, we design a concise mixed training paradigm for ShowMaker, boosting its capacity for both T2V generation and prediction. Finally, the extensive experiments show that our method achieves state-of-the-art performance on zero-shot T2V generation and prediction tasks. More importantly, Vlogger can generate over 5-minute vlogs from open-world descriptions, without loss of video coherence on script and actor. The code and model is all available at https://github.com/zhuangshaobin/Vlogger.