文章生成长视频

自回归模型：与GANs相比，自回归模型具有明确的密度建模和稳定的训练优势，自回归模型可以通过帧与帧之间的联系，生成更为连贯且自然视频。但是自回归模型受制于计算资源、训练所需的数据、时间，模型本身参数数量通常比扩散模型大，对于计算资源要求及数据集的要求往往高于其他模型。但因为transformer比diffusion更适合scale up，且视频的时间序列结构很适合转化为预测下一帧的任务形态。自回归模型发展三个阶段：扩散模型：当前主要的文本到视频模式主要采用基于扩散的架构，由于扩散模型在图像生成方面的成功，其启发了基于扩散模型的视频生成的模型。2022年4月，Video Diffusion Model的提出标志着扩散模型在视频生成领域的应用，该模型将扩散模型拓展到视频领域。视频生成中，如基于Stable Diffusion的模型，往往使用2D图像作为处理单位，并通过添加时间注意力（temporal attention）或时间卷积（temporal convolution）来尝试捕捉视频中的时间序列信息。然而，这些方法在建模时间维度时通常较为弱效，导致生成的视频动作幅度小，连贯性差。现阶段，扩散模型已成为AI视频生成领域的主流技术路径，由于扩散模型在图像生成方面的成功，其启发了基于扩散模型的视频生成的模型。

"文生视频"通常指的是使用人工智能技术将文本内容转换成视频的服务。以下是一些国内外提供此类功能的产品推荐：1.Pika：这是一款非常出色的文本生成视频AI工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。2.SVD：如果你熟悉Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由Stability AI开源的video model。3.Runway：这是一款老牌AI视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，不过需要注意的是，Runway是收费的。4.Kaiber：这是一款视频转视频AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。5.Sora：由OpenAI开发，可以生成长达1分钟以上的视频。以上工具均适合于不同的使用场景和需求，您可以根据自己的具体情况进行选择。另外，更多的文生视频的网站可以查看这里：[https://www.waytoagi.com/category/38](https://www.waytoagi.com/category/38)内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

在时间平铺推理中，输入视频在时间维度上被分割成多个片段，每个片段独立进行编码和解码，然后在输出时将所有片段重新拼接在一起。这种方法不仅降低了对内存的需求，还提高了推理的效率。此外，在解码阶段使用了重叠和混合的方式来消除片段边界处的伪影问题，即通过在片段之间引入重叠区域，并对重叠区域进行加权平均，确保生成的视频在时间维度上保持平滑和一致。另外Meta还开源了多个基准测试数据集，包括Movie Gen Video Bench、Movie Gen Edit Bench和Movie Gen Audio Bench，为后续研究者提供了权威的评测工具，有利于加速整个领域的进步。这篇长达92页的论文还介绍了更多在架构、训练方法、数据管理、评估、并行训练和推理优化、以及音频模型的更多信息。感兴趣的可到文末链接查看。