近段时间，视频风格切换应用的热度逐渐上升，包括已经成熟应用的gen,还有Ebsynth等，但是这些视频的切换都有一个通病就是视频会出现闪烁，导致最终的切换效果不佳。最近，有开源项目CoDeF提供了一种新的思路来解决这种闪烁的问题。
从已经的公布的paper来看，主要的思路如下：
根据论文,CoDeF的具体方法可以概括如下:
1、首先是视频的表示，包含Canonical content field和 Temporal deformation field两部分。Canonical content field使用2D哈希表表示视频中的全部静态内容信息。而 Temporal deformation field使用3D哈希表表示从canonical image到每个帧的变形信息。
2、其次是模型的结构，每个字段都使用多分辨率哈希编码,以便能够捕捉高频细节，并且利用两个小的MLP分别实现canonical field和deformation field。
3、然后就是训练过程，训练目标是重构输入视频。通过引入flow-based consistency loss来正则化deformation field的平滑性。 使用annealed hash encoding策略,从低频到高频逐步训练以获得语义合理的canonical image。
4、最后就是视频的处理，在优化canonical image后得到的图像上应用图像算法。然后利用deformation field将效果传播到整个视频从而实现视频任务
所以通过这四步，CoDeF通过内容场和变形场的表示,实现了图像算法到视频任务的无缝迁移。
具体效果怎么样呢，我们也来一探究竟：
需要注意的是现在代码好像只能在linux系统下跑，所以用WSL就成了很好的选择，至于如何通过WSL安装ubuntu，可以参照WSL | Ubuntu来进行安装。安装好以后，我们进行如下步骤：
首先我们进入git仓库qiuyu96/CoDeF: Official PyTorch implementation of CoDeF: Content Deformation Fields for Temporally Consistent Video Processing (github.com)，将代码clone下来，然后安装python环境，大家如果图省事可以使用anaconda来进行安装。
由于CoDeF需要获取图像的mask，所以使用了另外的工具z-x-yang/Segment-and-Track-Anything: An open-source project dedicated to tracking and segmenting any objects in videos, either automatically or interactively. The primary algorithms utilized include the Segment Anything Model (SAM) for key-frame segmentation and Associating Objects with Transformers (AOT) for efficient tracking and propagation purposes. (github.com)，同样我们安装好Segment-and-Track-Anything，根据要求安装好环境。启动python app.py
然后将视频帧导入到image seq，通过click选择需要分割的对象，
然后点击
这样我们就得到想要的mask
再将mask文件放到CoDeF目录下的all_sequences中，all_sequences/{YOUR_SEQUENCE_NAME}/{YOUR_SEQUENCE_NAME}_masks
然后还需要将视频流转换成光流，需要用到RAFT，所以需要先下载好模型，我们找到RAFT的仓库，clone下来，然后运行./download_models.sh，就可以下载好模型了，最后将下载好的模型放到CoDeF目录下的data_preprocessing/RAFT/models中。然后运行如下指令
cd data_preprocessing/RAFT
./run_raft.sh
完成上述的步骤后，就可以训练自己的数据了。
我们直接运行./scripts/train_multi.sh，注意需要修改脚本中的数据名称，当然如果你嫌麻烦，也可以修改脚本，添加一个变量来获取参数，从而修改数据名称
接下来就可以进行视频重建测试了./scripts/test_multi.sh，注意你训练的模型的名称还需要修改下，或者修改脚本中模型的名称和脚本中的名称保持一致。
最后在进行视频风格转换，这里需要注意的是，你需要一帧已经转换过风格的图像，这个就需要用到SD搭配ControlNet来实现了，可以翻看我之前的图文来完成，将转换后的图像放到数据文件中的base_control文件夹下，没有这个文件夹的可以自己新建一个，这是我使用的水墨画风格。
最后运行./scripts/test_canonical.sh，同样需要修改脚本中的数据名称以及模型名称。
最终效果确实没有闪烁，但是感觉感觉视频有一点飘的感觉。有兴趣的可以自行尝试下哦
