GenMAC – 港大、清华联合微软推出文本到视频生成的多代理协作框架
2025-01-13 15:58:44 小编:六六导航站
GenMAC是什么
GenMAC是香港大学、清华大学和微软研究院推出的多代理协作的迭代框架,用在解决文本到视频生成中的复杂场景生成问题。基于将任务分解为设计、生成和重新设计三个阶段,在生成与重新设计之间建立迭代循环,逐步验证和优化视频内容。框架中的重新设计阶段进一步细分为验证、建议、修正和输出结构化四个子任务,由专门的代理顺序执行,用自适应自路由机制选择适合当前场景的代理,实现更准确的视频生成。

GenMAC的主要功能
组合文本到视频生成:根据复杂的组合文本提示生成视频,处理包括多对象、属性绑定、时间动态和对象间交互的场景。迭代工作流程:用迭代方法,包括设计(Design)、生成(Generation)和重新设计(Redesign)三个阶段,及它们之间的迭代循环,逐步完善视频内容。多代理协作:框架用多个专业化的MLLM(多模态大型语言模型)代理,每个代理负责处理特定的子任务,实现集体智能。任务分解:重新设计阶段被分解为验证、建议、修正和输出结构化四个子任务,由不同的代理顺序执行。自适应自路由机制:GenMAC设计自适应自路由机制,适应不同的生成场景,从专门的代理集合中选择最合适的代理进行修正。提高场景准确性和文本对齐:用多代理协作和迭代细化,提高视频场景的准确性和与文本提示的对齐度。GenMAC的技术原理
任务分解与角色专业化:将复杂的视频生成任务分解为更简单的子任务,为每个子任务分配专门的代理,每个代理都有特定的角色和职责。迭代循环:在生成和重新设计阶段之间设置迭代循环,模型逐步验证和修正生成的视频,更好地符合文本提示。代理协作:验证代理:检查视频内容与文本提示的对齐情况。建议代理:基于验证结果提出修正建议,选择适合的修正代理。修正代理:根据建议调整视频设计,如布局和指导比例。输出结构化代理:将修正结果转化为结构化格式,为下一次迭代生成提供输入。自适应自路由:根据不同的生成需求和场景,自适应地选择最适合的修正代理,处理一致性、时间动态和空间动态等问题。跨阶段信息流:在设计、生成和重新设计阶段之间,信息(如布局、指导比例和文本提示)不断更新和传递,实现更准确的视频生成。GenMAC的项目地址
项目官网:karine-h.github.io/GenMACGitHub仓库:https://github.com/Karine-Huang/GenMACarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.04440GenMAC的应用场景
电影和视频制作:根据剧本或故事板的文本描述生成视频片段,帮助导演和制片人预览场景。游戏开发:在游戏设计中,生成游戏环境和动态场景的概念视频,辅助游戏设计师进行创作。广告和营销:根据广告文案生成视频广告,快速将创意文案转化为视觉内容,提高广告制作的效率。教育和培训:创建教育视频,将复杂的理论或历史事件以视频形式呈现,增强学习体验。新闻和媒体:根据新闻稿或报道自动生成新闻视频,提高新闻制作的效率和响应速度。- 猜你喜欢
-
词魂提示指令
-
ChatGPT Shortcut提示指令
-
Learning Prompt提示指令
-
-
PromptVine提示指令
-
-
-
MJ Prompt Tool提示指令
-
绘AI提示指令
- 相关AI应用
-
AIPRM提示指令
-
Snack Prompt提示指令
-
PublicPrompts提示指令
-
Generrated提示指令
-
LangGPT提示指令
-
AI Short提示指令
-
-
ClickPrompt提示指令
-
PromptHero提示指令
- 推荐AI教程资讯
- Perplexideez – 开源本地AI搜索助手,智能搜索信息来源追溯
- Micro LLAMA – 教学版 LLAMA 3模型实现,用于学习大模型的核心原理
- GenCast – 谷歌DeepMind推出的AI气象预测模型
- FullStack Bench – 字节豆包联合M-A-P社区开源的全新代码评估基准
- Motion Prompting – 谷歌联合密歇根和布朗大学推出的运动轨迹控制视频生成模型
- Fish Speech 1.5 – Fish Audio 推出的语音合成模型,支持13种语言
- ClearerVoice-Studio – 阿里通义实验室开源的语音处理框架
- PaliGemma 2 – 谷歌DeepMind推出的全新视觉语言模型
- Optimus-1 – 哈工大联合鹏城实验室推出的智能体框架
- Fox-1 – TensorOpera 开源的小语言模型系列