机器之能报道
编辑：SIA
最喜欢的视频里有前男友？现在，你可以轻松将他删除了。
事实再次证明，AI 生成视频技术的发展速度令人瞠目。
过去几个月，我们一直挣扎在 AI 生成的威尔·史密斯吃意大利面的尴尬场景里，以至于一段再正常不过的吃面场景被视为视频生成领域的“
模型的图片到视频功能可以根据用户提示，让静止的图像动起来。
Lumiere 的动画功能与当下流行的 Runaway 动态画笔功能非常相似。它可以让用户选择的图像部分产生运动效果，而其他部分则保持静止。
根据指定图片风格，Lumiere 可以克隆出一系列类似风格主题的视频。比如，结合输入散发荧光的菌类照片和文本提示（比如奔跑的马），模型就能生成一系列带有荧光效果的动物视频。
在修补功能中，用户可根据需要框定视频中的任何部分、输入文本提示，模型就可以把该部分替换成你要的内容——无论是乐高积木、鲜花还是其他怪异的内容....... 自此，你可以简单地划掉不喜欢的图像内容（比如前男友），让模型为你填充指定内容，非常自然。
修补功能令人难以置信，剜掉一部分内容，系统会为你自动填充。
文本到视频生成器的关键挑战在于合成出真实、多样化且运动连贯的视频效果。为此，谷歌研究人员在 Lumiere 中引入了一种“时空 U-Net 架构”，一次构建了整个视频长度，而不是像以前的模型那样——先生成一个开始帧和一个结束帧，然后尝试猜测中间会发生了什么，这一传统方法的局限性在于很难实现全局的时间一致性。
时空 U-Net 架构
测试结果说明了一切，这是 AI 生成视频领域的新技术，坦率地说，效果惊人。模型可以轻松创建、编辑广泛的视频内容，包括图像到视频、视频风格生成等。
文本到视频的生成
图片到视频的生成
风格化的视频生成
修补功能，对于每个输入视频(每帧的左上角)，可以根据提示自动修补遮罩区域
框定部分，系统即可让这部分动画起来，其他部分仍然保持静止。这个功能非常类似Runaway的动态画笔功能。
视频风格的一致化
目前，Lumiere 只是一个研究项目，还不是产品——这也让谷歌免于版权、错误信息、安全、仇恨言论、隐私和其他各种政策压力，保全系统的输出水准。这是一次巨大的技术飞跃，如果大家也能体验 Lumiere，看看它的效果到底有多好，将是一件很有趣的事情。
欣赏更多作品，请移步至：https://lumiere-video.github.io/
