Motion Prompting 是由 Google DeepMind、密歇根大学和布朗大学联合推出的一项视频生成技术,旨在通过用户定义的运动轨迹来控制视频内容的生成。
核心功能
- 运动轨迹控制
用户可以通过绘制运动轨迹,直接影响视频中对象的移动方式,实现更直观的编辑。 - 动态图像编辑
利用点轨迹表示技术,用户能够设计复杂的运动模式,从而生成符合预期的动态图像内容。
应用场景
- 视频制作
为视频编辑者提供更灵活的工具,以实现精确的运动控制和特效设计。 - 动画创作
动画师可以利用该技术快速生成复杂的运动路径,提升创作效率。 - 教育培训
在教学中演示物体运动规律,提供直观的视觉辅助。
获取方式
目前,Motion Prompting 的相关研究和技术细节已在其官方网站上公布,用户可以访问以获取更多信息。
官方网站:motion-prompting.github.io
如需更直观地了解 Motion Prompting 的功能,可参考以下视频教程:
📢 免责声明 | 工具使用提醒
1️⃣ 本文内容基于发布时已知信息整理,AI技术及工具更新频繁,请以官方最新说明为准。
2️⃣ 推荐工具经过基础筛选,但未进行深度安全验证,请自行评估适用性及风险。
3️⃣ 使用第三方AI工具时,请注意数据隐私保护,避免上传敏感信息。
4️⃣ 本网站不承担因工具误用、技术故障或内容偏差导致的直接/间接损失。
5️⃣ 部分工具可能涉及付费订阅,请理性决策,本站不含任何投资建议。