Otimização de transições de cena usando técnicas de combinação de valores de atenção mútua
Para obter transições de cena naturais e cinematográficas, o Story2Board usa a seguinte abordagem inovadora:
- Aplicações da tecnologia RAVMAnálise automática das relações espaciais e das características de cores de imagens vizinhas por meio do algoritmo Mutual Attention Value Blending, com combinação progressiva de recursos no espaço latente.
- Sucessão de elementos ambientaisIdentificação sistemática de elementos persistentes (por exemplo, edifícios, paisagens naturais) nas imagens anteriores, com razoável continuidade espacial nas imagens posteriores
- Processamento de transição de luz e sombraAjuste automático dos parâmetros de iluminação de acordo com a linha do tempo para garantir que as transições dia/noite estejam de acordo com os padrões naturais
Práticas recomendadas:
- Ao descrever os panel_prompts, use localizadores espaciais ("a câmera se afasta", "o ponto de vista muda para a direita") para deixar clara a intenção da transição
- Para transições de cena importantes, descritores de transição podem ser adicionados entre os dois panel_prompts ("twilight deepens", "mist rises")
- Para transições complexas, recomenda-se dividir mais quadros intermediários (por exemplo, inserir close-ups primeiro)
Essa resposta foi extraída do artigoStory2Board: geração de scripts coerentes de tela dividida a partir de histórias em linguagem naturalO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como posso melhorar a naturalidade das transições de cena em meus scripts de espelhamento de ingredientes brutos?
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