在人工智能视频生成领域，一项名为“Motion Prompting”的创新技术正悄然兴起，它由谷歌DeepMind与密歇根大学、布朗大学的研究人员联合推出。这项技术的核心在于通过运动轨迹来精细控制视频内容的生成，为视频创作带来了前所未有的灵活性和控制力。简单来说，Motion Prompting就像一位技艺精湛的导演，能够指挥视频中的元素按照预定的轨迹运动，从而创造出更加生动、逼真的影像作品。
运动轨迹的魔力：Motion Prompting 的核心理念
Motion Prompting 的核心在于使用点轨迹作为运动的表达方式。与传统的视频生成方法不同，它不依赖于复杂的编程或手动动画，而是通过简单的点轨迹来描述对象在视频中的运动路径。这些点轨迹可以编码从单个点的简单移动到全局场景的复杂运动，从而为用户提供了极高的控制自由度。
想象一下，你想要创建一个视频，其中一个篮球在空中旋转并精准地落入篮筐。使用传统的视频生成工具，你可能需要花费大量的时间和精力来调整篮球的运动轨迹、旋转角度和速度。但是，使用 Motion Prompting，你只需要绘制一条简单的点轨迹，描述篮球的运动路径，系统就会自动生成符合物理规律的视频内容。这种方式不仅大大简化了视频创作的流程，还能够实现更加精确和可控的运动效果。
“运动提示”：激发视频模型无限潜能
Motion Prompting 的另一个关键概念是“运动提示”（motion prompts）。类似于文本提示在图像生成中的作用，运动提示用于引导视频模型生成特定类型的运动效果。通过设计不同的运动提示，用户可以激发视频模型的各种能力，包括对象控制、相机控制、物理现象模拟等。
例如，你可以使用运动提示来控制视频中特定对象的运动，例如让一个汽车在道路上行驶，或者让一个舞蹈演员跳出优美的舞姿。你也可以使用运动提示来控制视频中相机的运动，例如实现平移、旋转和变焦等效果。更令人惊叹的是，Motion Prompting 还可以模拟各种物理现象，例如水流的运动、烟雾的扩散以及刚体的碰撞等。
Motion Prompting 的技术原理：深入解析
Motion Prompting 的技术原理涉及多个关键步骤，包括点轨迹表示、条件视频生成模型、运动提示构建、轨迹编码以及模型训练等。
点轨迹表示： Motion Prompting 使用点轨迹作为运动的表示方法，捕捉视频中任意数量点的运动，包括对象特定运动或全局场景运动。这种表示方法具有很高的灵活性，可以描述各种复杂的运动模式。
条件视频生成模型： Motion Prompting 基于预训练的视频扩散模型，并在此基础上训练一个控制网络（ControlNet）。控制网络接受运动提示作为条件输入，并根据运动提示来调整视频的生成过程。这种方法可以有效地利用预训练模型的知识，并实现对视频生成的精确控制。
运动提示构建： 用户可以通过多种方式来构建运动提示。一种方式是直接输入点轨迹，例如通过鼠标拖动来绘制轨迹。另一种方式是基于计算机视觉技术，从高级用户请求中生成详细的运动轨迹。例如，用户可以输入一段文本描述，例如“一个篮球在空中旋转并落入篮筐”，系统会自动生成相应的运动轨迹。
轨迹编码： Motion Prompting 将点轨迹编码为空间-时间体积（space-time volume）。在空间-时间体积中，每个轨迹在访问的每个位置放置一个唯一的嵌入向量。这种编码方式可以有效地将运动信息融入到视频生成过程中。
模型训练： Motion Prompting 使用从视频中提取的轨迹数据来训练模型。在训练过程中，模型学习如何根据轨迹提示生成逼真的视频内容。为了提高模型的泛化能力，研究人员还采用了数据增强等技术。
Motion Prompting 的强大功能：应用场景一览
Motion Prompting 具有多种强大的功能，可以应用于各种不同的场景。
- 对象控制： Motion Prompting 可以基于运动提示，精细控制视频中特定对象的运动，例如旋转或移动。这使得用户可以轻松地创建各种复杂的动画效果。
- 相机控制： Motion Prompting 可以实现视频中相机的运动控制，包括平移、旋转和变焦等。这使得用户可以创建更加电影化的视频效果。
- 物理现象模拟： Motion Prompting 可以展示视频中的物理现象，例如流体动力学（水、烟雾）和刚体动力学。这使得用户可以创建更加逼真的模拟视频。
- 同时对象和相机控制： Motion Prompting 可以组合对象控制和相机控制的运动提示，实现复杂的场景交互。例如，用户可以创建一个视频，其中一个角色在行走的同时，相机也在围绕着他旋转。
- 拖动式图像编辑： Motion Prompting 支持用户基于拖动操作编辑图像，实现动态图像编辑。例如，用户可以拖动图像中的一个物体，使其移动到新的位置。
- 运动转移： Motion Prompting 可以将一个视频中的运动转移到另一个视频的第一帧上，实现运动的再利用。例如，用户可以将一个舞蹈视频中的舞蹈动作转移到另一个人物身上。
- 运动放大： Motion Prompting 可以放大视频中的细微运动，让细微运动更明显。例如，用户可以放大视频中人物面部的表情变化，从而更好地理解人物的情感。
Motion Prompting 的应用场景：无限可能
Motion Prompting 的应用场景非常广泛，涵盖了电影和视频制作、游戏开发、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）、交互式媒体艺术以及教育和培训等多个领域。
- 电影和视频制作： 在电影和视频制作领域，Motion Prompting 可以帮助导演和视频制作者创造复杂的动态场景，例如特效镜头或动作序列，而无需复杂的手动动画制作。这可以大大提高视频制作的效率，并降低制作成本。
- 游戏开发： 在游戏开发领域，Motion Prompting 可以帮助游戏开发者生成游戏中的动态背景视频或用在游戏内角色和环境的动态交互。这可以提高游戏的真实感和沉浸感。
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）： 在 VR 和 AR 应用中，Motion Prompting 可以用于创建更加自然和逼真的虚拟环境和交互效果。例如，用户可以使用 Motion Prompting 来创建一个虚拟的城市，并在其中自由行走。
- 交互式媒体艺术： 在交互式媒体艺术领域，Motion Prompting 可以帮助艺术家创造新的交互式艺术作品，观众可以基于身体动作与艺术作品进行互动。这可以为观众带来更加独特的艺术体验。
- 教育和培训： 在教育和培训领域，Motion Prompting 可以基于模拟真实世界的物理现象和动态场景，用在教育领域，例如物理、工程和医学培训。例如，学生可以使用 Motion Prompting 来模拟物理实验，或者模拟手术过程。
迎接交互式视频生成的新时代
Motion Prompting 的出现标志着视频生成技术进入了一个新的时代。它不仅提高了视频生成的灵活性和准确性，还为未来交互式视频生成和世界模型查询提供了新的可能性。随着技术的不断发展，我们有理由相信，Motion Prompting 将在未来的视频创作领域发挥越来越重要的作用，并为我们带来更加丰富多彩的视觉体验。
让我们共同期待 Motion Prompting 在未来的发展，并见证它如何改变我们创作和观看视频的方式！
