字节连发两款AI视频工具，一句话完成换脸、编辑，网友直呼Runway不香了！

文｜尚恩

编辑｜邓咏仪

字节正在跑步AI化，产品侧刚刚宣布对外测试AI对话产品豆包，又接连一口气在Github上发布两个AI视频项目。一个主多模态动画生成，另一个则专注文本导向的视频编辑。

目前在Github上，两个项目加起来已经拿到1000+星。

来源：公开网络

不仅如此，还引来大批网友围观，有人就直接表示：“一直想在TikTok火，有了AI这下可好办了”！

来源：Dave Villalva推特

目前，字节的这俩项目虽已上传GitHub和arxiv，但还没有公开代码，所以想上手玩还得稍等等了。

对此就有不少网友已经等不及，在线求代码中…

来源：Don Jose Valle推特

话不多说，来具体看看这俩AI视频生成项目的细节。

MagicAvatar由字节跳动开发，是一款主打多模态输入生成的多模态框架，可以将文本、视频和音频等不同输入方式转化为动作信号，从而生成和动画化一个虚拟人物。

具体来说，通过简单的文本提示就能创建虚拟人物，也可以根据源视频生成跟随给定动作生产，还能对特定主题的虚拟人物进行动画化。

比如，输入“一个在火山里踢踏舞的宇航员”就能生成一个相应的虚拟形象。

来源：MagicAvatar

或者直接提供一个源视频，然后AI就会创建一个跟随给定动作的形象。

来源：MagicAvatar

看过生成效果，不少网友惊呼，Runway的Gen-1、Gen-2不香了！

来源：推特

根据字节团队的解释，相比以往直接从多模态输入生成视频，MagicAvatar独特之处主要是将视频生成明确分解为两个阶段。

第一阶段，主要将多模态输入（文本、视频、语音等）转换为表示运动的信号，如人体姿态、深度信息、DensePose等。第二阶段，则是将第一阶段生成的运动信号与外观描述一起输入到模型，然后生成视频。

这里提一嘴，DensePose是一种计算机视觉技术，用于将人体在图像上的姿态信息与一个3D人体模型进行关联。

来源：MagicAvatar

比如，我们想生成一个“女子交叉手臂在舞池跳舞”的视频，直接把提示词投喂给AI，AI会先识别生成交叉手臂的动作，然后再生成目标形象。

这样做的好处优势在于降低了学习难度，不同模态之间不仅可以使用独立的数据进行训练，且不需要所有模态都同时存在的数据集。

另外，MagicAvatar还支持用户上传目标人物的图片，来为特定人物生成动画，实现个性化需求。

来源：MagicAvatar

未来研究团队表示，还将推出音频引导形象生成的功能，到时候用户只用通过音频输入就能创建形象，比如说话、唱歌。

MagicEdit是一个文生视频的编辑工具。用户只需要自然语言提示，就能轻松地改变视频的风格、场景甚至替换视频里的对象或添加元素，同时保持原视频的动作和外观一致，还可以通过视频混合功能创造出新颖的概念。

比如，把左边这只小兔子变成一个像兔子的老虎，直接提示Tiger就搞定。

OS：（虽然看着有点怪，不过意思是到了…）

来源：MagicEdit

具体来说，MagicEdit可以清晰地分离视频对象的外观和动作并进行学习，实现了高质量和时间连贯的视频编辑。它能够独立地处理和优化这两个方面，然后再将它们合成到一个新的完整的视频中。这样做的好处是，编辑过程更加灵活和高效，同时也能保证视频的质量和时间连贯性。

来源：MagicEdit

比如，你正在编辑一个视频，其中有一个人在跳舞，外观就是这个人的衣服、发型、脸型等，而动作就是他跳舞的动作。

来源：MagicEdit

简单来说，MagicEdit就像是一个聪明的导演，它能分别调整这个人的衣服和跳舞动作，然后再把这两者完美地结合在一起，按照不同个性化需求生成新的视频。

新视频可能背景、场景和风格不一样了，但是保持了原视频的人物外观和动作，同时整个视频看起来既漂亮又流畅。

来源：公开网络

目前，MagicEdit支持多种编辑应用，包括视频风格化、局部编辑、视频混合（Video-MagicMix等功能。视频风格化就是能够将源视频转换成具有特定风格，创建具有不同主题和背景的新场景，比如现实、卡通等。

来源：MagicEdit

局部编辑则允许用户对视频进行局部修改，同时保持其他区域不变。视频混合（Video-MagicMix）就类似于MagicMix，可以在视频领域内混合两个不同的概念，以创建一个新的概念。

除此以外，MagicEdit还支持视频扩展功能，可以在不重新训练的情况下进行视频扩展任务。

来源：MagicEdit

按照以前的逻辑，视频扩展通常需要针对此任务特别训练模型或微调，灵活性比较差。

因此研究团队，通过在去噪过程中灵活注入反向潜码（inverse latent）和随机噪声，这样可以保证已知区域不变，未知区域生成新的内容，然后无需重新训练就可以直接生成符合提示的新内容，极大提高了视频扩展比例的鲁棒性。

根据论文显示，这两个AI视频项目都是由字节的科学家共同发表，其中五位作者中有四人来自中国，且都曾在字节实验室做过研究或实习。

通讯作者严汉书（Hanshu YAN）是字节跳动新加坡的研究科学家，致力于视频/图像生成模型。

他本科毕业于北京航空航天大学电气工程专业，硕士和PhD都在新加坡国立大学，曾在新加坡海洋人工智能实验室（Sea AI Lab）实习。

来源：Hanshu YAN

Jun Hao Liew是字节跳动新加坡的计算机视觉科学家，他本科毕业于英国伦敦大学学院（UCL）的电子电气工程专业，硕士和PhD则是在新加坡国立大学就读，曾在Adobe实习。据Google Scholar显示，目前其论文引用量已经有1400多。

来源：GoogleScholar

其他几位作者，也都是在新加坡读博，并在字节跳动新加坡参与科研。

2023年的字节跳动在AI领域的布局，确实可以用加速跑来形容。

从近期大模型云雀获批，到刚刚对外测试AI对话产品的豆包，以及6月字节跳动旗下火山引擎发布大模型服务平台“火山方舟”，面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务。

来源：火山引擎

而作为一家以短视频起家的互联网公司，除了深耕TikTok、抖音等平台外，视频一直是字节的强关注领域。

比如今年4月字节就在美国上架了一款以照片、视频为主的应用程序Lemon8，类似于海外的Instagram和Pinterest的混合体。除此以外，字节跳动旗下的另一款视频编辑工具“CapCut”，在苹果应用商店中被列为美国最受欢迎的应用软件之一。

虽然短视频业务市场占有率不低，但要论拥抱AI的速度，字节确实说不上快。对比之下，前段时间美图发布2023上半年财报，得益于AI视频、绘图等AIGC功能的推出，总收入12.61亿人民币，同比增长了29.8%。

The Information此前报道表示，字节跳动2022年总收入达到了850亿美元，同比增长38%，主要收入来自TikTok、视频游戏和企业软件等，AI还未能给字节带来任何巨大收益。

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