近日，由快手牽頭研發的新研究成果《I2V適配器：一種用於視頻擴散模型的通用圖像到視頻適配器》發佈，介紹了一種創新的圖像到視頻轉換方法，並提出了一種輕量級適配器模組，即 I2V適配器，可將靜態圖像轉換為動態視頻，而無需更改現有文本到視頻生成（T2V）模型的原始結構和預訓練參數。
與現有方法相比，I2V適配器顯著降低了可訓練參數（低至22M，這是穩定視頻擴散等主流解決方案） [1][2] 1%），這也與穩定擴散相容 [3] 社區開發的定製T2I模型（DreamBooth [4]、蘿拉 [5]）和控制工具（控制網 相容性。 通過實驗，研究人員證明瞭I2V適配器在生成高品質視頻內容方面的有效性，為I2V領域的創造性應用開闢了新的可能性。
