据机器之心 1 月 14 日报道，近期，由快手主导的一项新研究成果《I2V-Adapter: A General Image-to-Video Adapter for Video Diffusion Models》发布，该研究引入了一个创新的图像到视频转换方法，提出了一种轻量级适配器模块，即 I2V-Adapter，它能够在不需要改变现有文本到视频生成（T2V）模型原始结构和预训练参数的情况下，将静态图像转换成动态视频。 相比于现有方法，I2V-Adapter 大幅减少了可训练参数（最低可达22M，为主流方案例如 Stable Video Diffusion [1] 的1%），同时具备与 Stable Diffusion [2] 社区开发的定制化 T2I 模型(DreamBooth [3]、Lora [4])与控制工具(ControlNet [5])的兼容性。通过实验，研究者证明了 I2V-Adapter 在生成高质量视频内容方面的有效性，为 I2V 领域的创意应用开辟了新的可能性。