手指扣喷的技巧视频教程，谷歌的魔法金手指

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1、你有没有在网上看过这样的视频？视频中的场景快速变化，人物也变得面目全非。实际上，这是由几张独立的AI生成图像通过图像转视频的工具拼接而成的。由于AI生成的图像中的环境和面孔无法精确控制，因此拼接后的视频会变得不连贯。

2、最近，谷歌提出了杨家将iveImageDynamics，通过对图像空间先验进行建模，然后训练模型预测神经随机运动纹理，最终实现了与单个图像交互，甚至可以生成一个无限循环的视频。

3、谷歌的金手指轻轻一拉，就可以将静态的图像变成视频，而且动作看起来非常流畅。未来，艺术家们的想象力将不再受限于传统的框架，一切都有可能在这个动态的图像空间实现。有了谷歌的金手指，只要轻轻一拉，玫瑰花就会动起来。拖动叶子向左，玫瑰也会向相同的方向移动。

4、世界上许多运动都是可以预见的，蜡烛会以某种方式燃烧，树木会随着风摇曳，树叶会沙沙作响。拿起一张照片，研究人员或许可以想象到拍摄时它运动的样子。由于当前生成模型的发展，特别是扩散模型，使得人们能够对高度丰富和复杂的分布进行建模，这使得许多以往不可能的应用成为可能。例如，文本生成可以生成逼真的图像，而扩散模型同样可以在视频领域建模。

5、因此，谷歌团队在这项研究中对图像空间场景运动的生成先验进行建模，即单个图像中所有像素的运动，是根据从大量真实视频序列中自动提取的运动轨迹来进行模型训练。以输入图像为条件，训练后的模型预测神经随机运动纹理，一组运动基础系数用于描述每个像素未来的轨迹。

6、然后使用扩散模型来预测神经随机运动纹理。模型每次只生成一个频率的系数，但会在不同频段之间协调这些预测，从而产生频率空间纹理，可以转化为密集的长距离像素运动轨迹，用于合成未来帧，将静态图像转化为逼真的动画。

7、具体的实现方法太过学术，这里就不详细介绍了。研究团队对最新方法与基线方法进行了定量比较。结果表明，谷歌的方法在图像和视频合成质量方面都显著优于先前的单图像动画基线。

8、与其他方法相比，谷歌生成的帧表现出较少的伪影和失真，相应的二维运动场与从相应的真实视频中估算出的参考位移场最为相似。

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