Generating Better AI Video From Just Two Images

Video frame interpolation (VFI) has long been a challenging problem in generative video research. The goal is to generate intermediate frames between two existing frames in a video sequence. This technique has been used in traditional animation for over a century, with master keyframes generated by a principal artist and intermediate frames handled by other staff members.

Prior to the rise of generative AI, frame interpolation was utilized in projects such as Real-Time Intermediate Flow Estimation (RIFE), Depth-Aware Video Frame Interpolation (DAIN), and Google’s Frame Interpolation for Large Motion (FILM) to increase frame rates or create slow-motion effects in videos.

Generative systems like Luma and Kling now allow users to specify start and end frames, analyzing keypoints in the images to estimate trajectories between them. Providing an end frame helps maintain consistency in generated videos, particularly with large motions.

However, without an end frame, generative systems may struggle to retain identity across frames, leading to shifts in appearance. The progress of generative video systems relies on advancements in frame interpolation to address these challenges.

A recent paper from China introduces Framer, a state-of-the-art frame interpolation system with drag-based user interaction. This system allows users to direct motion using a drag interface, offering both manual and automatic modes for frame generation.

In tests, Framer has shown promising results, outperforming rival approaches in user studies. The system utilizes Stable Video Diffusion generative video model and is set to be released on GitHub.

Overall, advancements in frame interpolation and generative systems like Framer are paving the way for better AI video generation from just two images, offering new possibilities for creative video production.

Generating Better AI Video From Just Two Images

A new breakthrough in AI video generation has been achieved by a team of researchers from Zhejiang University and the Alibaba-backed Ant Group. Their new paper titled “Framer: Interactive Frame Interpolation” introduces a novel method for generating high-quality video from just two images.

The Framer system uses keypoint-based interpolation to evaluate the basic topology of the input images and assign movable points where necessary. These points act as landmarks on any surface, allowing for accurate movement and interpolation between frames.

The researchers fine-tuned Stable Video Diffusion (SVD) on the OpenVid-1M dataset, adding last-frame synthesis capability. This enables a trajectory-control mechanism that can evaluate a path towards the end-frame or back from it.

To enable drag-based editing functionality, Framer leverages the CoTracker framework by Meta Ai to evaluate possible paths ahead and slim them down to a manageable number. This results in a Gaussian heatmap that identifies target areas for movement.

For autopilot mode, Framer utilizes feature matching via SIFT to interpret trajectories and an auto-updating mechanism inspired by DragGAN and DragDiffusion.

In tests comparing Framer to existing diffusion-based video generation systems and traditional video systems, Framer consistently outperformed the competition, achieving the best FVD score among the methods tested. User studies also showed that participants overwhelmingly preferred the results generated by Framer.

The researchers envision a wide range of potential applications for Framer, including morphing and cartoon in-betweening. The project’s accompanying YouTube video showcases some of these uses.

In conclusion, the Framer system represents a significant advancement in AI-based video generation, offering superior adaptability, control, and quality compared to existing methods. This breakthrough has the potential to revolutionize the way we create and edit videos using artificial intelligence. Generating Better AI Video From Just Two Images

Seiring perkembangan teknologi, kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) semakin banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk dalam pengembangan video. Salah satu teknologi terbaru yang menarik adalah kemampuan untuk menghasilkan video berkualitas tinggi hanya dari dua gambar. Hal ini merupakan terobosan yang mengagumkan dalam dunia animasi dan video editing.

Hingga saat ini, solusi lama seperti FILM dan EbSynth (non-AI) telah digunakan oleh komunitas amatir maupun profesional untuk tweening antara frame; namun solusi-solusi ini datang dengan batasan yang cukup signifikan. Karena kurasi yang tidak jujur dari video contoh resmi untuk kerangka kerja T2V baru, ada kesalahpahaman publik yang luas bahwa sistem pembelajaran mesin dapat dengan akurat menginferensikan geometri dalam gerakan tanpa menggunakan mekanisme bimbingan seperti model morphable 3D (3DMMs), atau pendekatan lainnya, seperti LoRAs.

Sejujurnya, tweening itu sendiri, meskipun bisa dieksekusi dengan sempurna, hanya merupakan ‘hack’ atau kecurangan terhadap masalah ini. Namun demikian, karena seringkali lebih mudah untuk menghasilkan dua gambar frame yang teralign dengan baik daripada melakukan bimbingan melalui teks-prompt atau berbagai alternatif saat ini, adalah baik untuk melihat kemajuan iteratif pada versi berbasis AI dari metode lama ini.

Salah satu hal yang menarik dari pengembangan teknologi ini adalah kemampuannya untuk menghasilkan video berkualitas tinggi hanya dari dua gambar saja. Hal ini tentu saja sangat menghemat waktu dan tenaga, serta memudahkan proses produksi video animasi.

Namun, meskipun teknologi ini menawarkan banyak keuntungan, masih ada beberapa tantangan yang perlu diatasi. Salah satunya adalah kemampuan sistem AI untuk menghasilkan video yang realistis dan akurat, tanpa kehilangan detail-detail penting dari gambar asli. Hal ini membutuhkan pengembangan lebih lanjut dalam bidang pengolahan citra dan pengenalan pola.

Selain itu, perlu juga memperhatikan masalah keamanan dan privasi dalam penggunaan teknologi ini. Dengan kemampuan AI yang semakin canggih, diperlukan langkah-langkah untuk melindungi data dan informasi penting dari penyalahgunaan.

Dengan terus berkembangnya teknologi AI, kita dapat mengharapkan adanya inovasi-inovasi baru dalam pengembangan video animasi. Dengan kemampuan untuk menghasilkan video berkualitas tinggi hanya dari dua gambar, teknologi ini memiliki potensi besar untuk mengubah cara kita membuat dan mengedit video di masa depan.

Dengan demikian, pengembangan teknologi AI untuk menghasilkan video berkualitas tinggi dari hanya dua gambar merupakan langkah maju yang menarik dalam dunia animasi dan video editing. Dengan terus melakukan penelitian dan pengembangan, kita dapat mengharapkan adanya kemajuan yang lebih besar lagi di masa depan. Semoga teknologi ini dapat membawa manfaat yang besar bagi industri kreatif dan hiburan.

Tag:
1. AI Video
2. Teknologi AI
3. Animasi
4. Video Editing

Gambar terkait:
 AI Video Generation adalah salah satu teknologi canggih yang dapat menghasilkan video bergerak dari gambar statis. Dengan menggunakan kecerdasan buatan (AI), teknologi ini dapat menciptakan video yang tampak nyata dan bergerak dengan mulus.

Salah satu metode yang telah dikembangkan untuk menghasilkan video AI yang lebih baik adalah dengan hanya menggunakan dua gambar sebagai input. Dengan memanfaatkan teknik pengolahan gambar dan pembelajaran mendalam, AI dapat memahami konteks dari gambar input dan menghasilkan video yang mengikuti alur cerita yang konsisten.

Proses penghasilan video AI dari dua gambar ini melibatkan beberapa tahapan. Pertama, AI akan mengidentifikasi objek dan latar belakang dalam gambar input. Kemudian, AI akan menghasilkan pergerakan yang realistis untuk objek tersebut berdasarkan konteks dari gambar input. Proses ini memungkinkan AI untuk menciptakan cerita yang logis dan alur pergerakan yang realistis.

Dengan menggunakan metode ini, AI dapat menghasilkan video yang tampak lebih nyata dan alami. Teknologi ini memiliki berbagai aplikasi potensial, mulai dari pembuatan film animasi hingga pembuatan video promosi. Dengan terus berkembangnya teknologi AI, kita dapat mengharapkan video AI yang lebih baik dan lebih realistis di masa depan.

Dengan demikian, penggunaan dua gambar sebagai input untuk menghasilkan video AI adalah salah satu cara yang efektif untuk menciptakan konten visual yang menarik dan berkualitas tinggi. Dengan terus mengembangkan teknologi ini, kita dapat menjangkau potensi besar dari AI Video Generation dalam berbagai bidang.