AIGC - 视频生成模型的相关算法进展-编程知识

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视频生成技术确实是一个很有潜力的颠覆性技术领域，可以作为企业创新梯队的重点关注方向，最近发展很快，一直也有跟进这个方向的发展。

当前视频生成技术在哪些方面已突破，哪些方面还有卡点?，例如内容质量、一致性、视频长度、清晰度、稳定性、复杂动作生成等。

视频生成技术，根据给定的文本、图像、视频等输入，自动生成符合描述的视频内容。视频生成技术在近年来取得了显著的进展，但也面临着一些挑战和限制。以下是一些视频生成技术的突破和卡点：

内容质量：视频生成技术的一个重要目标是提高生成视频的内容质量，使其更逼真、清晰和细致。目前，Phenaki，MagicVideo等。这些技术主要利用了扩散模型（Diffusion model）的优势，通过逆向降噪推断来生成图像，同时利用Transformer模型来捕捉视频的时空动态。然而，内容质量的提高也需要更大的计算资源和数据量，这可能限制了视频生成技术的普及和应用。
一致性：视频生成技术的另一个重要目标是保证生成视频的一致性，使其与输入的描述、风格和语义相匹配，同时在时间上保持流畅和连贯。目前，CogVideo能够根据中文文本描述生成视频，利用多帧率分层训练策略来对齐文本和视频剪辑。然而，一致性的保证也需要更复杂的模型设计和训练策略，例如如何处理输入的多样性、不确定性和歧义性，如何平衡生成视频的多样性和准确性，如何避免生成视频的模式崩溃（mode collapse）等。
视频长度：视频生成技术的一个挑战是如何生成可变长度的视频，以满足不同的应用需求。目前，Phenaki能够根据一长串的文本描述生成长达2分钟的视频，利用C-ViViT模型来压缩视频的表示，同时在时间上保持自回归。然而，视频长度的增加也会带来更多的难度，例如如何保持视频的完整性和连贯性，如何避免视频的重复和冗余，如何处理视频的转场和剪辑等。
清晰度：视频生成技术的一个挑战是如何提高生成视频的清晰度，使其更锐利和细腻。目前，MagicVideo能够生成1080p的视频，利用潜在扩散模型来提高视频的分辨率和细节。然而，清晰度的提高也会带来更多的问题，例如如何处理视频的噪声、模糊和失真，如何平衡视频的清晰度和自然度，如何适应不同的视频场景和风格等。
稳定性：视频生成技术的一个挑战是如何提高生成视频的稳定性，使其更平滑和稳定。目前，Phenaki能够生成流畅的视频，利用时间上的因果注意力来捕捉视频的时空动态。然而，稳定性的提高也会带来更多的困难，例如如何处理视频的抖动、闪烁和断层，如何适应视频的快速和复杂的运动，如何避免视频的失真和失真等。
复杂动作生成：视频生成技术的一个挑战是如何生成复杂的动作，使其更逼真和自然。目前，Phenaki能够根据文本描述生成人物的表情和姿态，利用预训练的文本生成图像模型来生成第一帧，然后利用C-ViViT模型来生成后续帧。然而，复杂动作的生成也需要更高的技术水平，例如如何处理视频的遮挡、遮挡和遮挡，如何生成视频的深度和透视，如何生成视频的光照和阴影等。

综上所述，视频生成技术在内容质量、一致性、视频长度、清晰度、稳定性和复杂动作生成等方面都取得了一些突破，但也还有一些卡点和难点。视频生成技术是一个前沿而有趣的研究领域，有着广阔的应用前景和挑战。

比较前沿的一些Paper：

Phenaki: Variable Length Video Generation from Open Domain Textual Descriptions

Phenaki

ViViT: A Video Vision Transformer

ViViT

MagicVideo: Efficient Video Generation With Latent Diffusion

MagicVideo

MagicVideo-V2: Multi-Stage High-Aesthetic Video Generation

MagicVideo-V2

Text2Performer: Text-Driven Human Video Generation

Text2Performer

CogVideo: Large-scale Pretraining for Text-to-Video Generation via Transformers

CogVideo

如果从自动化程度、效果等维度来划分视频生成的级别 (L1 到 L4，L1 就是从创意产生到视频生成都是人工完成，效果真实，L2 是 ai 辅助素材匹配和抓取，叠加运镜效果，有 ppt 感，L3 是 ai 生成素材和视频，开始有比较逼真的效果，但仍有大动作等卡点，L4 是各环节都是 ai 产生，效果极致)，当前处于哪个阶段? L3 到 L4 需要多久，以及突破哪些技术卡点?

根据给出的视频生成的级别划分，我认为当前的视频生成技术大致处于L2到L3之间的阶段，即AI可以辅助视频制作的部分环节，例如素材匹配、抓取、剪辑、特效等，但还不能完全替代人工的创意和控制，也还不能生成高质量、高逼真、高连贯的视频内容。

要达到L4的级别，即AI可以完全自主地从创意到视频生成的各个环节，我认为还需要一定的时间和技术突破。具体来说，我觉得有以下几个方面的技术卡点：

视频生成的可控性：目前的视频生成技术还不能很好地满足用户的个性化需求，例如生成任意长度、任意风格、任意场景的视频，或者对视频中的元素进行编辑和修改。要提高视频生成的可控性，需要提升模型对长文本的理解能力，以及对视频的分解和重组能力。
视频生成的逼真度：目前的视频生成技术还不能很好地保证生成视频的质量和内容，例如生成的视频可能存在画面模糊、噪声、失真、跳帧等问题，或者视频中的物体、人物、动作、情节等不符合逻辑或常识。要提高视频生成的逼真度，需要提升模型对视频的细节和语义的捕捉能力，以及对视频的一致性和连贯性的保证能力。
视频生成的效率：目前的视频生成技术还需要消耗大量的计算资源和数据，以及较长的训练和生成时间，这可能限制了视频生成的普及和应用。要提高视频生成的效率，需要提升模型的压缩和优化能力，以及对视频的编码和解码能力。

视频生成技术是一个前沿而有趣的研究领域，有着广阔的应用前景和挑战。