Generative Omnimatte 是一种由 Google DeepMind 等机构开发的先进视频编辑技术，能够将视频智能化地分解为多个透明背景的 RGBA 图层。每个图层都对应一个独立物体及其相关效果（如阴影和反射），而无需依赖绿幕或深度信息。这种技术可以实现物体与背景的精确分离，甚至能够处理被遮挡的部分，极大提升了视频编辑的灵活性和创意空间。

Generative Omnimatte是什么

Generative Omnimatte 是一项前沿的视频编辑工具，旨在将视频内容分解为多个透明背景的 RGBA 图层。每个图层代表一个物体及其相关效果，如阴影和反射。该技术无需绿幕或深度信息，即可实现物体与背景的清晰分离，甚至对被遮挡的部分进行处理。其核心是名为“Casper”的视频扩散模型，能够精准擦除视频中的物体及其阴影，同时保留背景的完整性。用户可以轻松实现各种创意效果，包括瞬移、改变运动速度，甚至时间倒流。

Generative Omnimatte的主要功能

• 视频分层：将视频内容拆分为多个 RGBA 层，每个层都包含一个完全可见的对象及其相关效果，如阴影和反射。
• 视频编辑：支持用户进行广泛的视频编辑操作，包括移除对象和效果、替换背景等。
• 动态背景处理：能够有效处理动态背景，避免前景对象与背景元素的交叠。
• 多对象场景处理：有效处理包含多个对象的场景，包括相似对象的隔离和效果关联。
• 用户指定的 Trimask：允许用户使用指定的 Trimask 精确控制视频编辑过程中保留和移除的区域。

Generative Omnimatte的技术原理

• 对象效应移除模型 Casper：通过输入视频和二进制对象掩码，Casper 模型能够生成干净的背景和一系列单一对象（solo）视频，应用不同的 Trimask 条件。
• Trimask 条件：Trimask 指定保留（白色）、移除（黑色）和可能包含不确定对象效应（灰色）的区域，有助于精准处理多对象场景。
• 测试时优化：在后续阶段，通过测试时优化，从 solo 视频和背景视频对中重建 Omnimatte 层。
• 训练数据：通过多个数据集（Omnimatte、Tripod、Kubric 和 Object-Paste）训练模型，提供真实视频因果关系的示例，增强模型处理多对象场景的能力。
• 自注意力分析：基于 Lumiere 模型的自注意力模式分析，研究文本到视频（T2V）模型对对象效应关联的内在理解，从而训练出有效的对象效应移除模型。

Generative Omnimatte的项目地址

• 项目官网：https://gen-omnimatte.github.io/
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.16683

Generative Omnimatte的应用场景

• 电影和视频制作：在电影制作中，去除不必要的背景元素或替换背景，以实现特效场景的无缝合成。
• 视频编辑和后期制作：视频编辑者可以分离视频中的对象和背景，实现颜色校正、特效添加等创意编辑。
• 广告制作：在广告中，替换产品背景或移除拍摄中的干扰元素，以突出产品。
• 虚拟现实和增强现实：在 VR 和 AR 应用中，将现实视频内容与虚拟元素结合，提供更具沉浸感的体验。
• 游戏开发：在游戏制作中，创建复杂的游戏环境，将现实世界的元素与虚拟游戏世界无缝融合。

常见问题

• Generative Omnimatte的使用难度大吗？：Generative Omnimatte 设计为用户友好，提供直观的界面，适合各种水平的用户。
• 需要哪些硬件要求？：为了获得最佳性能，建议使用高性能的图形处理单元（GPU）和充足的内存。
• 支持哪些视频格式？：Generative Omnimatte 支持多种常见视频格式，具体细节可参考项目官网。
• 是否可以用于实时视频处理？：目前主要针对预先录制的视频，实时处理功能正在研发中。