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申请/专利权人：清华大学深圳国际研究生院
摘要：一种基于扩散模型对应关系的视频编辑方法，包括以下步骤：S1.使用变分自编码器VAE对输入视频的每一帧提取潜在特征；S2.在提取的潜在特征中加入特定时间步的噪声；S3.将加入噪声后的潜在特征输入到预训练的文本到图像T2I扩散模型中；S4.在T2I扩散模型中执行逆向去噪过程，逐步去除噪声；S5.在逆向去噪过程中提取中间特征表示，形成扩散特征，扩散特征含有每一帧中的标记；S6.计算不同帧之间的扩散特征标记的相似度，以识别出每一帧中标记与其他帧中标记的对应关系；S7.根据识别出的对应关系，对识别出的对应标记进行特征融合，对融合之后的特征进行基于自注意力机制的视频编辑操作。本发明能够显著提高视频编辑的质量和时间一致性。
主权项：1.一种基于扩散模型对应关系的视频编辑方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.使用变分自编码器VAE对输入视频的每一帧提取潜在特征；S2.在提取的潜在特征中加入特定时间步的噪声；S3.将加入噪声后的潜在特征输入到预训练的文本到图像T2I扩散模型中；S4.在所述T2I扩散模型中执行逆向去噪过程，逐步去除噪声；S5.在所述逆向去噪过程中提取中间特征表示，形成扩散特征，所述扩散特征含有每一帧中的标记；S6.计算不同帧之间的扩散特征标记的相似度，以识别出每一帧中标记与其他帧中标记的对应关系；S7.根据识别出的对应关系，对识别出的对应标记进行特征融合，并对融合之后的特征进行基于自注意力机制的视频编辑操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学深圳国际研究生院 一种基于扩散模型对应关系的视频编辑方法
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