通用视频生成控制模型PP-VCtrl：引入辅助条件编码器，能够灵活对接各类控制模块

在数字创意蓬勃发展的当下，视频生成技术已成为内容创作的核心驱动力之一。然而，尽管文本到视频的扩散模型取得了显著进展，但在精确控制生成内容的时空特征方面仍存在诸多挑战。广告创意、影视后期制作、直播带货、虚拟人交互等场景中，创作者难以仅通过文本描述精确指定物体轮廓、人体姿态和画面背景等视觉细节，导致创作过程耗时低效且难以满足高质量生成需求。

• 项目主页：https://pp-vctrl.github.io
• GitHub：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/develop/ppdiffusers/examples/ppvctrl
• 模型：https://huggingface.co/collections/PaddleMIX/pp-vctrl-67d77fe5823742c421f4a92a

为突破这一瓶颈，百度 PaddlePaddle 团队联合厦门大学和中山大学的研究人员，推出了 PP-VCtrl，一个通用的视频生成控制模型，为视频创作带来了革命性的变革。

PP-VCtrl： 灵活高效的视频生成控制框架

模型架构与创新

PP-VCtrl 通过引入辅助条件编码器，实现了对各类控制信号的灵活接入和精确控制。它利用稀疏残差连接高效传递控制信号，通过统一的条件编码流程，将多种控制输入转换为标准化表示，并结合任务特定掩码以提升适应性。这种设计不仅避免了大规模重训练，还能在不改变原始生成器的前提下，广泛应用于人物动画、场景转换、视频编辑等多种视频生成场景。

技术细节与优势

PP-VCtrl 的核心优势在于其通用性和灵活性。它能够灵活对接各类控制模块，如边缘控制、蒙版控制和姿态控制，满足不同场景下的创作需求。以下是 PP-VCtrl 的几个关键应用场景和技术细节：

1. 边缘控制 PP-VCtrl-I2V

通过提取视频的边缘信息，PP-VCtrl-I2V 能够生成具有特定轮廓和形状的新视频。这种控制方式特别适用于需要精确描绘物体轮廓的场景，如广告创意和虚拟场景生成。

2. 蒙版控制 PP-VCtrl-I2V

蒙版控制允许创作者指定视频中特定区域的生成内容。PP-VCtrl-I2V 通过蒙版信息，能够精准地在指定区域内生成所需内容，广泛应用于视频修复和场景转换任务。

3. 姿态控制 PP-VCtrl-I2V

对于人物动画和虚拟人交互场景，姿态控制至关重要。PP-VCtrl-I2V 通过提取人物姿态信息，能够生成符合特定姿态要求的视频，为虚拟人动画和动作捕捉提供了强大的技术支持。

数据策略与训练方法

为了提升模型的泛化能力和鲁棒性，PP-VCtrl 采用了多样化的数据增强和训练策略。研究人员通过收集公开视频数据集构建原始数据池，经过切分单镜头、去除黑边、水印和字幕等预处理步骤，并进行美学质量评分过滤，最终得到高质量的可用数据池。基于可用数据池，研究人员进一步进行 recaption、人体关节点提取和视频分割，以满足不同控制任务的数据需求。
在训练过程中，PP-VCtrl 采用了正弦函数采样时间步和基于正态分布的裁剪策略，以增强数据多样性和模型对视频主体内容的关注。针对不同任务特点，研究人员设计了动态阈值采样、填充和裁剪预处理策略、基于区域面积权重的多目标采样方法等优化策略，显著提升了模型在各类场景下的适应能力和生成质量。

定量指标评测

在边缘控制视频生成（Canny）、人体姿态控制视频生成（Pose）以及蒙版控制视频生成（Mask）三个任务的定量评估中，PP-VCtrl 模型在控制能力和视频质量指标上均能够媲美或超越现有开源的特定任务方法。人工评估实验也显示，PP-VCtrl 在视频整体质量、时序一致性等维度上的评分均高于现有开源方法。

应用场景与未来展望

PP-VCtrl 的推出为视频生成领域带来了新的可能性。它不仅能够显著提升视频生成的精确性和效率，还能为创作者提供更灵活的创作工具。未来，PP-VCtrl 将继续优化，进一步提升模型的性能和易用性。研究人员计划将模型轻量化策略集成到 PP-VCtrl 中，以降低硬件需求，使其更易于在各种设备上部署。
此外，PP-VCtrl 的通用性和灵活性使其能够轻松扩展到更多视频生成场景，如虚拟现实、增强现实和实时视频特效等。随着技术的不断发展，PP-VCtrl 有望成为视频生成领域的重要工具，为创作者带来更高效、更精准的创作体验。