I2V-Adapter方法保留了 T2I 模型及其固有运动模块的结构完整性。I2V 适配器的工作方式是利用轻量级适配器模块，与输入图像并行处理噪声视频帧。该模块充当桥梁，有效地将输入链接到模型的自注意力机制，从而保持空间细节，而不需要对 T2I 模型进行结构更改。
I2V-Adapter 仅需要传统模型参数的一小部分，并确保与现有社区驱动的 T2I 模型和控制工具的兼容性。
I2V-Adapter实验结果证明了 I2V-Adapter 产生高质量视频输出的能力。这种性能，加上其多功能性和对可训练参数的需求减少，代表了人工智能驱动的视频生成领域的重大进步，特别是对于创意应用而言。

二. 方法详解

给定参考图像和文本提示，I2V-Adapter的目标是从提供的图像开始生成视频序列。这项任务特别具有挑战性，因为它需要确保与第一帧的一致性、与提示的兼容性，并保持整个视频序列的连贯性。
I2V-Adapter是一个即插即用模块，可将 T2V 扩散模型转换为 I2V 扩散模型。
I2V-Adapter的核心设计是一种解耦的注意力机制，用于并行处理输入图像和噪声图像。
对 I2V-Adapter 的输出层进行零初始化，以确保模型启动时就像没有进行任何修改一样。进一步还利用内容适配器来提供高级语义信息来增强条件。

为了稳定生成过程，I2V-Adapter还提出了额外的帧相似性先验。

I2V-Adapter的关键假设：

在相对较低的高斯噪声层面上，加噪的第一帧和加噪的后续帧的边缘分布足够接近。

在较高的层面上，假设在大多数短视频剪辑中，所有帧在结构上都是相似的，并且在被一定量的高斯噪声破坏后变得无法区分。

三. 一般化图像生成动画结果

论文: https://arxiv.org/abs/2312.16693

代码：https://github.com/I2V-Adapter/I2V-Adapter-repo

I2V-Adapter方法保留了 T2I 预训练模型的能力及其固有运动模块的结构完整性。这一点很重要，意味着可以充分利用社区各种个性化大模型，比如C站上的海量大模型。
I2V-Adapter 仅需要传统模型参数的一小部分，并确保与现有社区驱动的 T2I 模型和控制工具的兼容性。这点意味着模型权重小，需要训练的部分不多，相比微调整个基底模型训练更容易收敛。

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