字节跳动推出Boximator，实现视频控制方式的精确度超越Runway运动笔刷

近日，知名互联网公司字节跳动正式发布了全新的视频控制方式Boximator，这一创新技术的出现标志着在人工智能领域的又一重要突破。据相关资料显示，Boximator的准确度已经超越了业界领先的Runway运动笔刷，为的视频制作技术带来了全新的可能。

Boximator采用了硬性约束和软性约束两种约束机制，能够精准地控制视频中特定对象的位置、形状或运动轨迹。这种设计使得Boximator能够在保证视频质量的同时，进一步提升用户的观看体验。Boximator还可以作为现有视频合成模型的一个附加组件，进一步丰富和完善现有的视频制作工具箱。

在训练过程中，研究院选择了冻结原始权重的策略，只对控制模块进行训练。这种做法不仅能够保留原始模型的知识，还能够提高训练效率，使得Boximator的训练过程更加高效。同时，研究院还引入了创新的自我追踪技术，简化了学习框选对象与其关联的过程，大大提高了用户的使用体验。

经过实验验证，Boximator在视频质量方面达到了行业领先水平，相较于基础模型有所提升，并在引入框选约束后进一步增强了效果。据参与测试的用户反馈，他们更喜爱使用Boximator生成的视频效果，而非原始模型的输出。这充分说明了Boximator的优势所在，也为的视频制作技术发展提供了新的方向。

字节跳动的Boximator是一款具有创新性的视频控制方式，其精确度的提升标志着在人工智能领域的技术实力得到了显著的提升。我们期待着Boximator能在未来带给我们更多的惊喜，推动视频制作技术的发展。