StreamV2V

StreamV2V是一個擴散模型，它透過使用者提示實現了即時的視訊到視訊（V2V）翻譯。與傳統的批次方法不同， StreamV2V採用串流方式，能夠處理無限幀的視訊。它的核心是維護一個特徵庫，該庫儲存了過去幀的資訊。對於新進來的幀， StreamV2V透過擴展自註意力和直接特徵融合技術，將相似的過去特徵直接融合到輸出中。特徵庫透過合併儲存的和新的特徵不斷更新，保持緊湊且資訊豐富。 StreamV2V以其適應性和效率脫穎而出，無需微調即可與影像擴散模型無縫整合。

需求人群：

" StreamV2V適用於需要即時視訊處理和翻譯的專業人士和研究人員。它特別適用於視訊編輯、電影後製、即時視訊增強和虛擬實境等領域，因為它能夠提供快速、無縫的視訊處理能力，同時保持高品質的輸出。

使用場景範例：

影片編輯師使用StreamV2V即時調整影片風格和效果。

電影後製團隊利用StreamV2V進行特效的即時預覽與調整。

虛擬實境開發者使用StreamV2V為VR體驗提供即時視訊內容的動態調整。

產品特色：

即時視訊到視訊翻譯：支援無限幀的視訊處理。

使用者提示：允許使用者輸入指令以指導影片翻譯。

特徵庫維護：儲存過去訊框的中間變換器特徵。

擴展自註意力（EA）：將儲存的鍵和值直接連接到目前幀的自註意力計算中。

直接特徵融合（FF）：透過餘弦相似性矩陣檢索銀行中的相似特徵，並進行加權求和融合。

高效率：在單一A100 GPU上運行速度為20 FPS，比FlowVid、CoDeF、Rerender和TokenFlow快15倍、46倍、108倍和158倍。

優異的時間一致性：透過量化指標和使用者研究確認。

使用教學：

步驟1：造訪StreamV2V的官方網站。

步驟2：閱讀有關模型的介紹和功能。

步驟3：依需求設定使用者提示，指導影片翻譯的方向。

步驟4：上傳或連接需要翻譯的視訊來源。

步驟5：啟動StreamV2V模型，開始即時視訊翻譯。

步驟6：觀察翻譯過程中的視訊輸出，並根據需要調整參數。

步驟7：完成翻譯後，下載或直接使用翻譯後的影片內容。