CV大佬朱俊彦的新论文，让动画师感觉危了。

只需要一句话，模型就能将其生成一个风格一致，画质细腻的动画。

以梵高星之夜为参考，创作一个山前小溪流过的画面。

又或以阿夫列莫夫的风格，创作一个瀑布从山间飞跃而下的景观。

近日，来自CMU和Snap机构的研究人员，构建了一个根据文本描述创建电影画面的全自动方法——Text2Cinemagraph。

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.03190.pdf

另外，研究人员展示了2个扩展功能，为现有绘画制作动画，以及使用文本控制运动方向。

不如，我们先看一波演示吧。

演示来袭

上面梵高星之夜的小溪流向，动动嘴就能控制。

比如，从左到右。

再从右到左。

同样风格下的，不同景观。

电影画质的，海上帆船。

日落时，梵高绘画风格的，山丘之间落下的大瀑布，4K。

毕加索风格，一座小木屋，有一艘船漂浮在湖上。

超逼真的插图，灯塔被海怪袭击，触手包裹整个塔楼。

超现实和梦幻般的瀑布场景

Text2Cinemagraph项目

当前，现有的单图像动画方法，在艺术输入方面存在不足。

而最新的基于文本的视频方法经常会引入时间上的不一致性，难以保持某些区域的静态。

为了应对这些挑战，研究人员提出了从单个文本提示，合成孪生图像（image twin）的想法，即一对艺术图像及其像素对齐。

艺术图像描绘了文本提示中详细描述的风格和外观，而现实图像则大大简化了布局和运动分析。

利用现有的自然图像和视频数据集，Text2Cinemagraph可以准确地分割现实图像，并根据语义信息预测合理的运动。

然后，预测的运动可以转移到艺术图像中，以创建最终的电影动画。

具体来讲，给定一个文本提示 c，用Stable Diffusion生成孪生图像，一个艺术图像x在文本提示中描述的样式中，和一个现实的对应物使用修改后的提示。孪生图像有相似的语义布局。

然后，研究人员从艺术图像生成过程中，获得的自注意力映射中提取运动区域的二进制掩码M。

使用掩码和逼真的图像，来预测光流与流预测模型.

由于孪生图像有非常相似的语义布局，可以使用光流与视频生成器让艺术图像动起来。

值得一提的是，这项研究的所有实验都基于Stable Diffusion。

研究者比较了真实的光流效果。

与SLR-SFS、Holynski等人的研究单图像动画方法相比，Text2Cinemagraph所有帧平均的真实光流。

总体而言，最新方法能预测出更合理的运动，与目标区域更吻合。

另外，通过用户偏好调查显示，大多数参与者都赞成Text2Cinemagraph。

最后，研究人员还演示了两个扩展功能：为现有绘画制作动画和使用文本控制运动方向。

为现有绘画制作动画

如下是在俄罗斯博物馆展出的The Ninth Wave (1850)。

由Albert Bierstadt创作的布面油画Minnehaha Falls。

作者介绍

Jun-Yan Zhu（朱俊彦）

朱俊彦现任CMU计算机学院机器人研究所的助理教授，是计算机图形学领域现代机器学习应用的开拓者。

在加入CMU之前，他曾是Adobe Research的研究科学家。

他曾在MIT CSAIL做博士后，与William T. Freeman、Josh Tenenbaum和Antonio Torralba一起工作。

他还在加州大学伯克利分校获得博士学位，在Alexei A.Efros的指导下。并在清华大学获得学士学位，与Zhuowen Tu，Shi-Min Hu和Eric Chang一起工作。