UniCtrl：通过无需训练的统一注意力控制提升文本到视频扩散模型的时空一致性

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过引入 UniCtrl 方法，我们解决了使用文本提示作为控制条件时保持一致性的挑战，提升了文本到视频模型生成的视频的时空一致性和运动多样性，实验证实了其效果和普适性。

本研究提出了一种高效有效的方法，通过利用条件图像扩散模型实现长度可变视频中时间一致的合成到真实视频转换，同时保持视频的时空一致性。方法通过联合噪声优化最小化时空不一致性，实现对多个合成图像生成的平行化。实验证明了该方法的有效性，并且不需要对扩散模型进行培训或微调。方法在时空一致性和视觉质量方面优于其他基线方法。

一致性 光流信息 扩散模型 时空一致性 条件图像扩散模型 视觉质量 视频合成
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