现代视觉效果（VFX）软件使熟练的艺术家能够创造出几乎任何图像，但创作过程仍然费力、复杂，并且对普通用户来说基本上是不可访问的。为了简化这一过程，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员提出了AutoVFX，这是一个框架，能够根据单个视频和自然语言指令自动创建逼真且动态的VFX视频。
AutoVFX框架
AutoVFX通过精心整合神经场景建模、基于大语言模型（LLM）的代码生成和物理模拟，实现了基于物理的、逼真的编辑效果，这些效果可以直接使用自然语言指令进行控制。例如，用户想要在一个视频中“让花瓶看起来像镜子一样”，并“让一个篮球着火并向花瓶投掷”。AutoVFX能够理解这些自然语言指令，并自动生成相应的程序来实现这些视觉效果，最终渲染出一个新的视频，其中包含了用户指定的特效和动态交互。
关键组件
1、神经场景建模：
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场景理解：使用深度学习模型对输入视频进行场景理解和分割，提取场景中的对象和背景信息。 -
三维重建：通过神经渲染技术，将二维视频帧转换为三维场景模型，为后续的物理模拟和编辑提供基础。
2、基于LLM的代码生成：
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自然语言解析：使用大型语言模型（如BERT、GPT等）解析用户的自然语言指令，将其转化为具体的编辑操作。 -
代码生成：根据解析的指令，生成相应的代码片段，用于执行特定的VFX编辑操作。
3、物理模拟：
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物理引擎：集成物理模拟引擎，如PhysX，用于模拟真实世界的物理现象，如物体运动、碰撞和流体动力学。 -
动态效果：通过物理模拟生成动态效果，如爆炸、火焰和水流，使其更加逼真和自然。
功能特点
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自然语言控制：用户可以通过简单的自然语言指令控制VFX编辑过程，无需专业知识。 -
逼真效果：生成的VFX效果基于物理模拟，具有高度的逼真性和动态性。 -
编辑多样性：支持多种类型的VFX编辑，如添加特效、删除对象、修改背景等。 -
物理合理性：生成的效果符合物理规律，确保编辑的合理性和一致性。
工作原理：
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3D场景建模：使用多种3D视觉方法从输入视频中估计场景的几何、外观和语义信息。 -
LLM代码生成：基于用户提供的自然语言指令，利用LLM生成调用预定义编辑函数的程序代码。 -
物理模拟与渲染：执行生成的代码，利用物理模拟引擎进行动态交互的模拟，并通过渲染引擎生成最终的视频内容。 -
视频合成：将模拟结果与原始视频合成，输出最终的特效视频。
实验验证
研究人员进行了广泛的实验，以验证AutoVFX在各种视频和指令中的有效性。实验结果表明，AutoVFX在以下几个方面大幅优于所有竞争方法：
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生成质量：生成的VFX效果具有高分辨率和高保真度，细节丰富且逼真。 -
指令对齐：生成的效果与用户提供的自然语言指令高度一致，能够准确反映用户的意图。 -
编辑多样性：支持多种类型的VFX编辑操作，能够满足不同用户的需求。 -
物理合理性：生成的效果符合物理规律，确保编辑的合理性和一致性。
定量和定性结果
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定量结果：通过客观指标（如PSNR、SSIM等）评估生成效果的质量，AutoVFX在多个指标上均优于竞争方法。 -
定性结果：通过用户调查和专家评审，AutoVFX生成的效果获得了高度评价，用户普遍认为其效果逼真且自然。
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