從素材引領大模型(如Sora等)生成視頻

1   前言

無論是大語言模型(LLM) 或是大視覺模型(LVM)等，大多是從廣闊的互聯網大數據中學習，就俗稱為：野貓或強龍。而一般的企業小模型則局限于企業內部的數據中學習，則俗稱為：家貓或地頭蛇。那么，本期就來展示一項家貓與野貓的協同合作，一同創造更令人驚訝的新視頻(Video。例如，這是Open AI 公司的Sora生成的視頻：

經由我的家貓( 一個GAN 模型)，改變其色彩，并與野貓（PixVerse）協同合作。這種家貓與野貓的協同合作，常常創造出無奇不有的AI 生成影視。例如，協同合作生成如下：

有時候，野貓可能聽不準人話(Prompts)，就可以好好利用家貓去和野貓輕聲細語，野貓就變得細致精準了。這項協同合作模式，也很適合于許多影視企業的IP(Intellectual Property) 增值之路。其中，IP 的價值在于一致的獨創風格，而IP 的增值則在于既能維持一致風格，又能添加各種組合性創新。自從2020 年以來，AI 的組合性創作能力愈來愈高，使得企業IP 增值途徑的成本大幅降低，只需更專注于維護一致的獨有風格。

為了維護風格，就來尋覓一條< 引領AI 生成> 的有效途徑。就如同烹飪，其最佳的控制手段，即是：掌握素材( 食材)。例如，利用自己訓練的家貓來對素材來進行處理，力求維持其一致風格，然后將處理后的素材和人為的提詞(Prompt) 結合，來引導AI 生成新視頻，于是基于IP 的創作就完成了。

2   認識LVM：以Sora為例

目前有許多大視覺模型(Large Vision Model，簡稱：LVM)，其中最具盛名的是Open AI 公司的Sora 模型，此外還有PixVerse、Pika 等等。Sora 的主要魅力是，讓人們可以輕松、流暢地制作出引人入勝的視頻，這為影

視方面的創作開啟了一條風光明媚的新道路。它在ChatGPT 的基礎上，既能用LLM 來理解用戶的提詞(Prompt) 的心意，并產生引人注目的字符來表達充滿活力的情感。然后基於這些元素在物理世界中的存在方式，來實現物理世界的涌現情境。

此圖引自：https://aineedful.com/sora-ai-text-tovideo-generator-tool/

除了透過文字來生成影片之外，在圖像方面，Sora能夠產生具有多個角色、特定類型的運動以及主體和背景的準確細節的復雜場景。因而Sora可以將系列圖像轉換為影片，并能為靜態圖像添加各種動畫效果，來產生動態視角影片，使其人物及場景元素在旋轉的3D 空間里能保持流暢的運動狀態。

由于它能充分理解人們在提詞文本里所說的各種事物，并知道這些物體是如何存在于現實世界之中，進而創造出讓人驚艷的逼真感受，呈現出其非常棒的真實感。

此圖引自：https://openai.com/index/sora/

Sora 從文字推論出所蘊含的豐富情感和細膩想象力，再通過視覺敘事的方式生動地展現出來，讓人人的想法不受限于語言的邊界，而進入到視覺藝術的逼真情境。從上述可知，Sora 具有兩項很顯著的特色：

2.1 對語言深入理解

Sora 利用LLM 來理解和生成與物理世界相關的語言描述。于是它對語言具有深入理解，并準確的詮釋和呈現語言的意圖，它不僅了解人們在提示詞所說的各種物體，還知道這些物體是如何存在于現實世界中，因而讓人們可以輕松、流暢地制作出引人入勝的視頻

2.2 生成逼真的視頻

Sora 擅長於處理時間和空間相關的資料，來掌握復雜的時空關系，因而展現了生成高度真實物理世界視頻的能力。因而能夠模擬出一些來自現實世界中人、動物、環境和其他事物，藉由充分理解周圍的世界，來生成非常吸引人的逼真影片。

3   LVM的典型用法：以PixVerse為例

您可以使用PixVerse 來生成逼真且具個人獨特風格的影片。并且為你的影片提升豐富度、增加內涵和特效，且保持視覺風格的一致性。還可以將靜態的系列圖片轉換成為完整的影片。

當你需要 PixVerse 幫你創造出超棒的影片時，請您輸入你希望轉換為影片的文本，然后將其輸入到 PixVerse 的接口中，它將根據你的文本生成影片。PixVerse 的典型用法包含4 個步驟，如下：

3.1 用戶輸入文本描述

使用者提供提詞文本(Text) 給 PixVerse ，成為影片生成的起點，提詞包括故事情節和對話內容，以及相關的文本敘述。

3.2 PixVerse理解文本描述

接著，PixVerse 藉由LLM來準確地解釋文本和意圖，領會出人們的想法、主題、人物、環境和動作，來產生充滿活力情感的視頻。

3.3 PixVerse將文本轉換為一系列圖像

此時，PixVerse 根據其對文本描述的理解和領會，來產生一系列圖像，并生成流暢的視覺元素，包括場景、人物、物體、環境和背景等。然后將所生成的隱藏空間元素映像到人們可觀測的像素空間。

3.4 PixVerse將圖像序列轉換為影片

最后，就會生成配音、音效和背景音樂，讓影片更豐富、更呈現出感情，并調整視頻的色彩和亮度，以便讓視頻更和諧流暢。同時，進行動畫處理，增添生動感，然后PixVerse 就將視覺和音效元素結合生成連貫而流暢的創新影片了。

4   創新模式：家貓與野貓協同合作

現在就來動手訓練一個自己的GAN(Generative Adversarial Network) 模型，其擔任家貓( 地頭蛇) 的角色。而PixVerse 大模型則扮演野貓( 強龍) 的角色，兩者攜手合作。于是，就貓丁興旺，萬事如意了。

在本范例里，家貓的任務是：保留素材的底稿，渲染不同顏色。其目的是維持IP 的一致風格( 如線條)。于是，采取GAN 模型，并使用CIELAB 色彩空間（即L*ab）來進行訓練。于是，這GAN 模型在幫忙處理素材時，就會保留素材的底稿，并依據其所學習的色彩風格來對素材進行渲染，而改變素材的顏色。

一旦訓練好了家貓，它就能夠負責處理素材的工作。一旦素材處理好了，就能把素材輸入給野貓來生成流暢而逼真的視頻了。這項創新模式的步驟如下：

4.1 準備家貓的訓練數據

首先準備訓練數據來讓家貓( 即GAN) 模型學習。例如建立一個/ox_dd/mp4/ 活頁夾，內含一個swd.mp4短視頻：

接下來，使用網絡上的工具，將swd.mp4 影片里切分出一序列的圖像(frames 或images)，并且把這些圖像存放在/ox_dd/swd_frames/ 里。每一張都是128×128格式的*.png 圖像。總共準備好了60 張圖像( 或稱frames)，如下：

于是，就可以拿它們來訓練這個家貓了。家貓就學習了這些訓練數據中的色彩風格，但維持既有的底圖線條不變。

4.2 開始訓練家貓

此時，就可以拿上述的60 張圖像來訓練家貓。訓練100 回合完成時，也匯出GAN_G_100.pt 檔案。

4.3 由家貓來處理素材

1）收集素材

本范例擷取Sora 生成的經典影片，儲存為sora_dance.mp4，如下：

接下來，使用網絡上的工具，將這sora_dance.mp4視頻切分出一序列的圖像(frames)，并且把這些圖像存放在/ox_dd/image_seq/ 里。每一張都是128×128 格式的*.png 圖像。總共切分出25 張圖像(frames)，如下：

這就把素材收集好了。但并不是直接把它們輸入給野貓，而是先由家貓來進行< 素材預處理>，然后才輸入給野貓。

2）家貓開始處理素材

此時，就加載家貓模型( 即GAN_G_100.pt 檔案)，并讀取素材( 在/image_seq/ 里)，進行預處理( 色彩轉換)。然后將轉換出來的新素材，儲存于這個/gen_seq/新活頁夾里。于是轉換出25 個素材圖像了，如下：

這就把素材預處理完成了。

4.4 把素材喂給野貓，由野貓生成新視頻

剛才已經由家貓來進行< 素材預處理> 好了。并且儲存于這個/gen_seq/ 新活頁夾里。接下來，就可以輸入給野貓( 即強龍)。本范例的野貓是著名的PixVerseAI 影片生成軟件， 其網址是：https://app.pixverse.ai/create/video/image。

進入這個網頁之后，請點擊<Upload image>，然后把/gen_ seq/ 里的25 個images 拉進畫面里，并按下<Create Video>，就開始生成新視頻了。可以點擊它，播放如下：

這就順利生成新視頻了。

5 結束語

本文展示企業AI 模型( 家貓) 在影視和游戲產業中的應用，它能與大模型( 野貓) 協同合作，來生成高度逼真的視覺內容，有效地提升了影視作品和游戲的真實感和沉浸感。此外，也有助于降低傳統視覺效果制作的成本和時間，并支持創新的內容創作。例如，家貓與野貓攜手合作來讓企業影視IP 大大增值。

（本文來源于《EEPW》202409）