站長之家（ChinaZ.com）2月2日 消息:又有團隊開卷視頻生成了!這個項目在視頻生成方面非常優(yōu)秀。它使用了一致性模型（Consistency Model， CM）的啟發(fā)，簡化了預訓練的圖像擴散模型以加速采樣過程。這一模型還成功擴展到了潛在一致性模型(Latent Consistency Model， LCM)，用于條件圖像生成，最終形成了AnimateLCM。

項目地址:https://top.aibase.com/tool/animatelcm

AnimateLCM能夠在很少的步驟中生成高質(zhì)量的視頻。相比直接在原始視頻數(shù)據(jù)集上應用一致性學習，該項目提出了一種解耦的一致性學習策略，分別對圖像生成的基礎知識和運動生成的基礎知識進行提煉。這種策略提高了訓練效率并提升了生成視頻的視覺質(zhì)量。

此外，為了結(jié)合穩(wěn)定擴散社區(qū)中的即插即用適配器來實現(xiàn)各種功能，比如使用ControlNet進行可控制的視頻生成，該項目提出了一種高效的策略。這個策略不僅可以將現(xiàn)有的適配器調(diào)整到文本條件視頻一致性模型中，還可以從零開始訓練適配器，而不會影響采樣速度。

在基于圖像的視頻生成和基于布局的視頻生成中，AnimateLCM都取得了優(yōu)異的成績。從演示來看視頻效果也很不錯，支持現(xiàn)有 SD 生態(tài) Animatediff 的所有控制方式，將LCM用在視頻生成只需要4步推理就可以生成視頻。目前，AnimateLCM暫未發(fā)布代碼和權(quán)重，期待能夠盡快上代碼。

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