在Sora引爆文生视频赛道之前，国内的字节跳动也推出了一款颠覆性视频模型——Boximator。
与Gen-2、Pink1.0等模型不同的是，Boximator可以通过文本精准控制生成视频中人物或物体的动作。
例如，下雨天，大风把一位女生的雨伞吹走了。目前，很少有视频模型能精准做到这一点。
Boximator案例赏析
我们先看一下Boximator与Gen-2、Pink1.0，在使用相同的文本提示词、图像生成的视频，所表现出来的不同动作。
为了方便观察，「AIGC开放社区」将对比视频整合在一起，最左边的是Boximator生成的视频。
1），一个可爱的3D男孩站着，然后走路。
在这个案例中，Pika 1.0生成的视频男孩只是站着没有走动，Gen-2的视频走动了但不明显，只有Boximator产生了明显的走动动作。
2）一位英俊的男人用他的右手从口袋里拿出一朵玫瑰，并且在看着这朵玫瑰。
这个案例Pika 1.0和Gen-2表现的都非常不好，男士没有掏出玫瑰花的动作。Boximator再一次完美理解文本语义并做出了相应的动作。
3）往杯子里加红酒
这个案例主要展示了控制物体动作的能力，Pika 1.0和Gen-2都做出了倒酒的动作，但是杯子里的酒没有明显上升的动作。只有Boximator做到了倒酒+上升两个动作。
看了这3个案例，能感受到Boximator对文本语义精准理解，以及对动作控制的强大功能了吧。
Boximator模型介绍
为了实现对视频中物体、人物的动作控制，Boximator使用了“软框”和“硬框”两种约束方法。
硬框：可精确定义目标对象的边界框。用户可以在图片中画出感兴趣的对象,Boximator会将其视为硬框约束,在之后的帧中精准定位该对象的位置。
软框：软框定义一个对象可能存在的区域,形成一个宽松的边界框。对象需要停留在这个区域内,但位置可以有一定变化，实现适度的随机性。
两类框都包含目标对象的ID,用于在不同帧中跟踪同一对象。此外,框还包含坐标、类型等信息的编码。
控制模块和训练策略
控制模块可以将框约束的编码与视频帧的视觉编码结合，用来指导视频的精准动作生成。包含框编码器和自注意力层两大块。
框编码器：将框的坐标、ID、类型等信息,通过Fourier编码和MLP映射为控制向量。
自注意力层：将框的控制向量与视频帧的视觉向量通过自注意力建模其关系,学习将框指导帧生成。
训练策略方面，Boximator主要分为两个阶段: 自跟踪阶段，训练模型的同时生成视频内容和对应的框，并简化框与对象的关系学习。
正常训练，训练模型只生成视频内容,框的内在表达已经学会指导对象生成。此外,训练还使用多阶段策略，逐步过渡从硬框到软框的约束,以及适当融合无框数据。
Boximator实验数据
为获得视频训练数据,研究人员从WebVid-10M数据集中，过滤出110万段动态明显的视频片段,并自动为其注释了220万个对象的边界框。并在PixelDance和ModelScope这两个模型上训练了Boximator。
实验数据显示，Boximator在保持原模型视频质量,具有非常强大的动作控制能力。同时可以作为一种插件，帮助现有视频扩散模型提升生成质量。
在MSR-VTT数据集上,无论是视频质量还是框与对象对齐精度方面,Boximator都优于原模型。在人类评估中,Boximator生成的视频也在质量和运动控制上明显超过原模型。
字节跳动的研究人员表示，目前该模型处于研发阶段，预计2-3个月内发布测试网站。让我们期待一下国内挑战Sora的产品诞生吧！
文章来源：AIGC开放社区，原文标题：《字节跳动推出颠覆性文生视频模型，可自由控制动作！》