Boximator:字节跳动引领的视频编辑新纪元,精准掌控视频主体运动轨迹

在当今数字创意的时代,视频编辑工具的重要性日益凸显。字节跳动作为科技巨头,近日发布了一款名为Boximator的创新视频编辑工具,它以其独特的功能,彻底改变了用户对视频主体运动轨迹的控制方式。Boximator不仅让用户能够轻松选择并操作视频中的主体,更通过直观的交互方式,让用户能够精确绘制主体的运动结束位置和运动路径,从而实现精准的运动控制。Boximator:字节跳动引领的视频编辑新纪元,精准掌控视频主体运动轨迹

Boximator的核心功能在于其直观且易于上手的操作界面。用户只需简单几步,便可选中需要运动的物体,随后使用Boximator的专有工具,在画面上绘制出物体的运动结束位置和运动路径。这一创新设计,使得用户能够直观地预览和调整物体的运动轨迹,无需复杂的后期调整,即可获得理想的运动效果。

官网入口:https://boximator.github.io/

Boximator功能特点

Boximator的功能特点可以归纳如下:

一、直观的运动轨迹控制

  • 选择物体与绘制路径:用户能够直观地在视频中选择需要运动的物体,并通过简单的操作绘制物体的结束位置和运动路径。
  • 精确控制:物体将严格按照用户绘制的位置和路径进行运动,确保运动轨迹的准确性。Boximator:字节跳动引领的视频编辑新纪元,精准掌控视频主体运动轨迹

二、创新的双重盒子约束

  • 硬盒子与软盒子:Boximator引入了硬盒子和软盒子的概念。硬盒子用于精确定位物体的初始位置和大小,为视频合成提供明确的起点;软盒子则用于描述物体在视频中运动的大致范围或路径,提供更大的灵活性。
  • 混合使用:用户可以通过混合使用硬盒子和软盒子,实现对物体运动的精确控制和自由调整。

三、自我跟踪学习机制

  • 预测物体运动:Boximator采用了自我跟踪的技术,能够预测物体的运动,确保物体按照用户的初衷移动。这意味着即使用户没有为每一帧都设置明确的盒子约束,Boximator也能够根据已有的约束推断物体的运动。

四、丰富的应用场景

  • 艺术创作:对于艺术家和设计师而言,Boximator可以将他们的草图或概念以动态形式呈现,丰富创作手段。
  • 广告制作:营销专业人士可以用它创造独特且引人入胜的广告内容,提升广告效果。
  • 社交媒体内容创造:Boximator也适用于社交媒体内容的创作,帮助用户生成有趣且吸引人的视频内容。Boximator:字节跳动引领的视频编辑新纪元,精准掌控视频主体运动轨迹

五、高度可控性

  • 丰富的动作生成:Boximator能够根据用户提供的图像和文本提示,生成丰富且可控的视频动作,满足用户多样化的需求。
  • 用户友好的界面:Boximator提供了用户友好的界面,即便是对技术不熟悉的用户也能轻松上手并体验其功能。

综上所述,Boximator以其直观的运动轨迹控制、创新的双重盒子约束、自我跟踪学习机制、丰富的应用场景和高度可控性等特点,为用户提供了全新的视频编辑体验。

Boximator使用步骤

Boximator的使用步骤可以清晰地归纳如下:

一、准备阶段

  1. 安装与登录:首先,用户需要确保已下载并安装Boximator应用或插件,并按照指引进行注册和登录。
  2. 选择视频:在应用或插件中,用户需要选择要进行编辑的视频文件。

二、对象选择与框定义

  1. 硬框(Hard Box)定义
    • 用户在视频的起始帧或关键帧中使用硬框来选择和精确定位对象。这些硬框定义了对象的精确边界。
    • 用户可以通过调整硬框的大小和位置来确保对象被准确选中。
  2. 软框(Soft Box)定义(如需要更宽松的控制):
    • 用户可以为对象定义软框,这些框提供了一个对象必须存在的大致区域,允许对象在该区域内自由移动。
    • 软框的设定可以根据用户的需要进行调整,以实现不同程度的自由度。

三、对象ID与框关联

  1. 分配对象ID:Boximator为每个对象分配一个唯一的对象ID,这个ID以RGB颜色空间表示,确保每个对象的框都有一个独特的“颜色”。
  2. 跨帧跟踪:模型使用这些独特的ID跨帧跟踪和控制同一个对象,确保对象在视频中的一致性。

四、视频扩散模型集成

  1. 集成现有模型:Boximator作为一个插件,与现有的视频扩散模型(如PixelDance和ModelScope)集成。
  2. 冻结与训练:在训练过程中,基础模型的权重被冻结以保留其预训练的知识,而只训练新增的控制模块。

五、多阶段训练过程

  1. 第一阶段:使用硬框约束进行训练,帮助模型建立对坐标和ID的基本理解。
  2. 第二阶段:引入软框,通过随机扩展硬框来增加训练的难度。
  3. 第三阶段:继续第二阶段的训练,但不使用自跟踪,让模型内部保留框-对象关联的能力。

六、推理(生成视频)阶段

  1. 插值与放松:在用户定义的框之外的帧中,Boximator通过线性插值和放松处理来插入软框。
  2. 生成视频:确保对象大致遵循预期的运动轨迹,同时给予模型足够的自由度来生成自然流畅的视频。

七、导出与分享

  1. 导出视频:完成所有编辑后,用户可以选择导出编辑后的视频文件。
  2. 分享与保存:用户可以将编辑后的视频分享到社交媒体或保存到本地设备中。

以上步骤涵盖了Boximator从准备到完成视频编辑的整个过程,为用户提供了清晰、易懂的操作指南。

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