Мир как полотно: Управление событиями в видео по запросу

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет создавать управляемые видеоролики, комбинируя траектории движения, текстовые описания и референсные изображения.

Модель демонстрирует способность генерировать правдоподобные сценарии развития событий, точно соответствующие заданным траекториям, текстовым запросам и эталонным изображениям, в отличие от базовых моделей, которые не способны обеспечить такое соответствие входным данным.

Представлена система WorldCanvas для генерации согласованных и контролируемых событий в видео, объединяющая мультимодальное обучение и пространственное внимание.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Несмотря на значительный прогресс в генерации видео, сохранение согласованности и точного контроля над динамичными сценами остается сложной задачей. В данной работе, представленной под названием ‘The World is Your Canvas: Painting Promptable Events with Reference Images, Trajectories, and Text’, предлагается фреймворк WorldCanvas, объединяющий траектории, текстовые запросы и референсные изображения для создания управляемых событий в видео. Этот мультимодальный подход позволяет генерировать когерентные и реалистичные сцены, сохраняя идентичность объектов и обеспечивая их плавное взаимодействие. Не откроет ли это путь к созданию интерактивных виртуальных миров, полностью формируемых пользователем?

За пределами Пикселей: Оживляя Динамические Сцены

Современные алгоритмы генерации видео зачастую создают визуально привлекательные, но физически неправдоподобные сцены, страдая от недостатка последовательной динамики. Несмотря на впечатляющую детализацию и реалистичность отдельных кадров, сгенерированные видеоролики нередко демонстрируют нарушение законов физики, неестественные движения объектов и отсутствие логической связи между событиями. Это связано с тем, что большинство моделей фокусируются на создании убедительного изображения в каждом моменте времени, не уделяя достаточного внимания поддержанию согласованности и правдоподобия во временной последовательности. В результате, даже при высокой визуальной точности, сгенерированные сцены могут казаться искусственными и лишенными внутренней логики, что существенно ограничивает их применимость в задачах, требующих реалистичной симуляции и правдоподобного отображения динамических процессов.

Существующие методы генерации видео часто испытывают трудности с интеграцией явного контроля над движением, что приводит к непредсказуемым и нереалистичным последовательностям событий. Вместо того, чтобы точно определять траектории объектов и их взаимодействие во времени, алгоритмы полагаются на статистические закономерности, что может приводить к физически невозможным или визуально неубедительным сценариям. Например, объекты могут внезапно менять направление движения без видимой причины, игнорировать гравитацию или сталкиваться друг с другом неправдоподобным образом. Это ограничение особенно заметно в сложных сценах с множеством взаимодействующих элементов, где координированное движение имеет решающее значение для создания убедительной иллюзии реальности. Улучшение контроля над движением является ключевой задачей для создания более правдоподобных и захватывающих видеороликов.

Одной из ключевых проблем в генерации видео является обеспечение соответствия создаваемых изображений не только визуальной привлекательности, но и смысловому содержанию и временной согласованности. Существующие алгоритмы часто сталкиваются с трудностями при удержании логической последовательности событий и физической правдоподобности действий. Для решения этой задачи необходимо, чтобы сгенерированные визуальные элементы соответствовали намерениям, заложенным в задаче, и формировали целостную, последовательную сцену во времени. Это требует от систем понимания не только того, что изображается, но и как это должно развиваться в соответствии с логикой происходящего, гарантируя, что движение объектов и изменения в сцене будут естественными и осмысленными для зрителя. Без такой привязки к семантическому контексту и временной согласованности, даже технически совершенные визуализации рискуют выглядеть неестественно и лишенными правдоподобия.

Модель успешно генерирует правдоподобные контрфактические сценарии, соответствующие законам физики и причинно-следственным связям, что подтверждается результатами, доступными для просмотра на странице проекта.

WorldCanvas: Платформа для Управляемых Мировых Событий

WorldCanvas представляет собой новую структуру, предназначенную для генерации динамических сцен на основе комбинации нескольких видов входных данных. В качестве входных сигналов используются траектории движения объектов, референсные изображения и текстовые запросы. Интеграция этих модальностей позволяет системе создавать визуализации, соответствующие заданным параметрам движения, визуальному стилю, определяемому референсным изображением, и семантическому содержанию, описанному в текстовом запросе. Таким образом, WorldCanvas обеспечивает возможность контролируемого синтеза видео, комбинируя информацию из различных источников для получения желаемого результата.

В основе WorldCanvas лежит использование модели преобразования изображений в видео Wan2.2 I2V, функциональность которой расширена за счет явного управления траекториями движения объектов посредством механизма ‘Trajectory Injection’. Данный подход позволяет напрямую задавать пути перемещения объектов в генерируемой сцене, обеспечивая более точный и предсказуемый контроль над динамикой происходящего. ‘Trajectory Injection’ реализуется путем добавления информации о желаемой траектории в процесс генерации видео, что позволяет модели учитывать заданные пути при создании визуального контента и формировать согласованную последовательность кадров.

Механизм пространственно-взвешенного кросс-внимания (Spatial-Aware Weighted Cross-Attention) обеспечивает согласование текстовых описаний с соответствующими траекториями движения объектов в генерируемых видео. Этот механизм вычисляет веса внимания, учитывающие пространственное соответствие между элементами текста и ключевыми точками на траектории. В результате, при формировании видео, модель уделяет больше внимания тем частям текстового описания, которые наиболее релевантны текущему положению и движению объекта, что повышает семантическую согласованность и реалистичность сцены. Фактически, это позволяет более точно связать словесное описание с визуальным представлением движения, избегая несоответствий и обеспечивая логичное поведение объектов в видео.

Архитектура WorldCanvas обеспечивает создание высококачественных траекторий, эталонных изображений и текстовых описаний, используя механизм пространственно-взвешенного кросс-внимания для точной привязки текстовых пояснений к соответствующим траекториям, даже при наличии окклюзий или поворотов.

Создание Динамического Набора Данных: Конвейер Обработки Данных

Разработанный конвейер обработки данных (Data Curation Pipeline) предназначен для создания масштабного набора данных, состоящего из триплетов: траектории движения объектов, соответствующего видео и текстового описания. Этот процесс обеспечивает выравнивание (alignment) данных между различными модальностями, что позволяет получить согласованные данные для обучения и оценки моделей. Набор данных состоит из большого количества примеров, где каждая запись содержит информацию о перемещении объектов в видеоряде, само видео и сгенерированное описание, фокусирующееся на динамике происходящего. Масштаб набора данных является ключевым фактором для обеспечения обобщающей способности моделей машинного обучения, использующих его для тренировки.

Для извлечения информации об объектах и генерации текстовых описаний, ориентированных на движение, используется конвейер, включающий детекцию объектов на основе YOLO и сегментацию с помощью SAM. YOLO определяет местоположение объектов на видео, а SAM выполняет их точную сегментацию, выделяя границы объектов. Полученные данные об объектах и их сегментации передаются в языковую модель Qwen2.5-VL, которая генерирует текстовые подписи, акцентирующие внимание на движении и взаимодействии объектов в кадре. Этот процесс позволяет автоматически создавать детальные описания событий, происходящих в видеоряде, что критически важно для обучения и оценки моделей генерации реалистичных сцен.

Полученный набор данных является критически важным для обучения и оценки производительности WorldCanvas в генерации реалистичных и семантически согласованных событий. Данный набор данных обеспечивает необходимую основу для обучения моделей, позволяя им понимать взаимосвязь между визуальными данными (видео), объектами в сцене (траектории объектов) и текстовыми описаниями действий. Оценка производительности WorldCanvas осуществляется путем сравнения сгенерированных событий с данными из набора, что позволяет количественно оценить реалистичность и семантическую корректность создаваемых сцен. Наличие большого и разнообразного набора данных напрямую влияет на способность WorldCanvas к генерации убедительных и правдоподобных визуальных повествований.

В отличие от базовых моделей, наш метод точно сопоставляет текстовые описания с траекториями движения нескольких объектов.

Подтверждение Динамического Реализма: Следование Траектории и Семантическое Выравнивание

Для оценки точности следования по траектории использовался алгоритм CoTracker3. Результаты показали, что WorldCanvas демонстрирует высокую способность придерживаться заданных путей движения, превосходя базовые модели по данному показателю. В процессе тестирования алгоритм CoTracker3 отслеживал отклонение сгенерированных видео от целевых траекторий, позволяя количественно оценить эффективность WorldCanvas в поддержании корректного движения объектов в кадре. Полученные данные свидетельствуют о значительном улучшении точности следования по траектории по сравнению с существующими решениями.

Оценка семантического соответствия между сгенерированными видео и текстовыми запросами проводилась с использованием модели CLIP-T. Результаты показали высокую степень согласованности между визуальным контентом и семантическим намерением, выраженным в текстовом описании. CLIP-T измеряет сходство между векторными представлениями видеокадров и текстовых запросов, позволяя количественно оценить, насколько точно визуальное содержание отражает смысл, заданный текстом. Высокие показатели, полученные в ходе оценки, подтверждают способность системы генерировать видео, которые не только визуально правдоподобны, но и семантически соответствуют исходному запросу.

В ходе пользовательских исследований с участием 15 испытуемых было установлено, что WorldCanvas демонстрирует превосходство над базовыми моделями по всем оцениваемым параметрам. В частности, участники отметили более точное следование заданной траектории движения объектов, лучшее соответствие генерируемого видео текстовым запросам, более тесную связь между текстом и траекторией, повышенную точность воспроизведения референсных данных и общее улучшение качества видеоматериалов. Результаты пользовательских тестов подтверждают эффективность WorldCanvas в генерации видео, соответствующих как визуальным, так и семантическим требованиям.

Модель WorldCanvas демонстрирует способность к физически правдоподобному моделированию, причинно-следственному мышлению и прогнозированию будущего, основываясь только на предоставленных траекториях и описаниях причинно-следственных связей (для подробностей рекомендуем ознакомиться с видео на странице проекта).

За Пределами Симуляции: Будущее Управляемой Генерации Видео

WorldCanvas представляет собой мощный инструмент для приложений, требующих реалистичного и управляемого моделирования событий, особенно в областях робототехники и автономного вождения. Эта система позволяет создавать виртуальные среды, в которых можно безопасно тестировать и оптимизировать алгоритмы управления транспортными средствами и роботами, моделируя различные дорожные условия, погодные явления и поведение других участников движения. В отличие от традиционных методов, основанных на заранее записанных данных или упрощенных моделях, WorldCanvas обеспечивает генерацию динамичных и физически правдоподобных сцен, что позволяет более точно предсказывать поведение систем в реальных условиях. Возможность детального контроля над параметрами симуляции, такими как освещение, текстуры и физические свойства объектов, делает эту платформу незаменимой для разработки и валидации алгоритмов, критически важных для безопасности и эффективности автономных систем.

Возможность платформы WorldCanvas генерировать разнообразные и физически достоверные сцены открывает новые перспективы для создания захватывающих виртуальных сред. Реалистичная симуляция окружения, включая правдоподобную физику и визуальные детали, имеет решающее значение для повышения уровня погружения пользователя в виртуальную реальность. Подобные технологии могут быть применены в широком спектре областей, от разработки реалистичных игровых миров и тренажеров до создания виртуальных прототипов и интерактивных образовательных платформ. Более того, способность генерировать сложные и динамичные сцены позволяет создавать виртуальные пространства, которые реагируют на действия пользователя, что значительно повышает степень интерактивности и реалистичности получаемого опыта. Таким образом, WorldCanvas предоставляет инструменты для создания виртуальных миров, которые становятся всё более убедительными и неотличимыми от реальности.

Разработка систем генерации видео, явно учитывающих движение и семантический смысл, открывает новые горизонты в создании интуитивно понятного и выразительного визуального контента. Вместо простого воспроизведения пикселей, подобный подход позволяет задавать не только что происходит в кадре, но и как это происходит, а также почему. Это достигается путем моделирования намерений объектов и их влияния на окружающую среду, что позволяет создавать видеоролики, которые кажутся более реалистичными и правдоподобными. Такая технология особенно важна для приложений, требующих взаимодействия с виртуальным миром, например, в робототехнике или при создании обучающих симуляций, где необходимо точное воспроизведение сложных движений и действий, соответствующих определенным целям. В конечном итоге, подобные системы стремятся к созданию видео, которое не просто показывает события, а рассказывает историю, понятную и естественную для зрителя.

Он наблюдает за тем, как WorldCanvas пытается обуздать хаос видео, заставляя события подчиняться текстовым заклинаниям и траекториям. Эта работа, как и любое создание в области машинного обучения, является попыткой навести порядок в непредсказуемости. Авторы стремятся к поддержанию согласованности в генерируемых видео, что напоминает алхимика, пытающегося удержать ртуть в колбе. Как говорил Эндрю Ын: «Мы находимся в моменте, когда глубокое обучение является лучшим инструментом для решения широкого круга проблем, но это ещё не магия». И действительно, WorldCanvas, с его манипуляциями пространственным вниманием и контролем траекторий, — это не магия, а кропотливая работа над тем, чтобы заставить данные шептать предсказуемые истории.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, расширяет палитру возможностей для генерации видео, но не стоит обманываться иллюзией полного контроля. Данные, лежащие в основе этих моделей мира, — лишь отголоски случайностей, зафиксированные машиной. Согласованность, достигаемая в рамках WorldCanvas, — это не абсолютная истина, а временное перемирие с хаосом, которое неизбежно нарушится при столкновении с реальностью. Вопрос не в том, насколько точно можно «нарисовать» событие, а в том, как долго эта иллюзия будет держаться.

Следующим шагом, вероятно, станет попытка примирить эти модели мира с непредсказуемостью физики. Искусственное зрение, способное не только воспроизводить, но и предвидеть последствия действий, — это мечта, но, как показывает опыт, любая попытка «обуздать» случайность приводит лишь к усложнению модели и увеличению числа параметров, которые необходимо «уговаривать». Шум — это не ошибка, а сигнал, который мы еще не научились интерпретировать.

В конечном счете, истинный прогресс будет заключаться не в создании более совершенных «холстов», а в признании ограниченности любого представления о реальности. Модели мира — это не зеркало, а кривое стекло, которое показывает нам лишь то, что мы хотим увидеть. И корреляция, столь радующая исследователей, — это всего лишь признак того, что кто-то заранее подстроил данные под ожидаемый результат.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16924.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-20 23:15