视频合成

原文地址：https://lilianweng.github.io/posts/2024-04-12-diffusion-video/编译：机器之心视频生成任务本身是图像合成的超集，因为图像就是单帧视频。视频合成的难度要大得多，原因是：1.视频合成还需要不同帧之间保持时间一致性，很自然，这需要将更多世界知识编码到模型之中。2.相比于文本或图像，收集大量高质量、高维度的视频数据要更为困难，更遑论配对的文本-视频数据了。如果你想了解扩散模型在图像生成方面的应用，可参读Lilian Weng之前发布的博文《[What are Diffusion Models?](https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/)》

1.小说内容分析：使用AI工具（如ChatGPT）分析小说内容，提取关键场景、角色和情节。2.生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如Stable Diffusion或Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。3.图像生成：使用AI图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。4.视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。5.音频制作：利用AI配音工具（如Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。6.视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如Clipfly或VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。7.后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，以提高视频质量。8.审阅与调整：观看生成的视频，根据需要进行调整，比如重新编辑某些场景或调整音频。9.输出与分享：完成所有编辑后，输出最终视频，并在所需平台上分享。请注意，具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外，AI工具的可用性和功能也可能会随时间而变化，建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。内容由AI大模型生成，请仔细甄别

机器之心2024-04-22 12:17北京选自Lil’Log作者：Lilian Weng机器之心编译编辑：Panda过去几年来，扩散模型强大的图像合成能力已经得到充分证明。研究社区现在正在攻克一个更困难的任务：视频生成。近日，OpenAI安全系统（Safety Systems）负责人Lilian Weng写了一篇关于视频生成的扩散模型的博客。Lilian Weng机器之心对这篇博客进行了不改变原意的编译、整理，以下是博客原文：视频生成任务本身是图像合成的超集，因为图像就是单帧视频。视频合成的难度要大得多，原因是：1.视频合成还需要不同帧之间保持时间一致性，很自然，这需要将更多世界知识编码到模型之中。2.相比于文本或图像，收集大量高质量、高维度的视频数据要更为困难，更罔论配对的文本-视频数据了。如果你想了解扩散模型在图像生成方面的应用，可参读本文作者Lilian Weng之前发布的博文《What are Diffusion Models?》链接：https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/从头建模视频生成首先，我们先来看看如何从头设计和训练扩散视频模型，也就是说不使用已经预训练好的图像生成器。参数化和采样