视频生成功夫根据

与扩散模型相比，流匹配方法训练更加高效，计算成本更低，并且生成的结果在时间维度上具有更好的连续性和一致性。在整体架构上，首先通过时空自编码器（Temporal AutoEncoder，TAE）将像素空间的RGB图像和视频压缩到一个时空潜空间，学习一种更加紧凑的表征。接着，输入的文本提示被一系列预训练的文本编码器编码成向量表示，作为模型的条件信息。这里用到了多种互补的文本编码器，包括理解语义的编码器如UL2、与视觉对齐的编码器如Long-prompt MetaCLIP，以及理解视觉文本的字符级编码器如ByT5。最后，生成模型以Flow Matching的目标函数进行训练，从高斯分布采样的噪声向量作为输入，结合文本条件，生成一个输出潜码。这个潜码经过TAE解码，就得到最终的图像或视频输出。此外Movie Gen Video在技术上还引入了多项创新：为了让模型同时适配图像和视频，设计了一套因子化的可学习位置编码（factorized learnable positional embedding）机制。对高度、宽度、时间三个维度分别编码，再相加。这样即适配了不同宽高比，又能支持任意长度的视频。针对推理效率问题，它采用了线性-二次时间步长调度（linear-quadratic t-schedule）策略。仅用50步就能逼近1000步采样的效果，大幅提升了推理速度。

基于其它博主开源的视频生成工作流，做了一些功能优化，实现视频全自动创建。感谢开源的力量，现在也自己写一篇教程供大家参考。[heading2]先看效果[content][2月18日.mp4](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/Oe7ib8NfNolVf1xQMRCcJnb0n2e?allow_redirect=1)[heading2]功能：[content]通过表单，输入主题观点，提交后，自动创建文案短视频，创建完成后推送视频链接到飞书消息。视频创建结果通知：[https://agent.mathmind.cn/minimalist/api/video/files/57e1b73f-dafd-49bc-852e-87b1c9a084bc.mp4](https://agent.mathmind.cn/minimalist/api/video/files/57e1b73f-dafd-49bc-852e-87b1c9a084bc.mp4)[heading2]涉及工具：[content]1、Coze平台(工作流、DeepSeek R1、文生图、画板、文生音频、图+音频合成视频、多视频合成)2、飞书（消息）3、飞书多维表格（字段捷径、自动化流程）[heading2]大体路径：[content]1、通过coze创建智能体创建工作流，使用DeepSeek R1根据用户观点创建文案，再创建视频。2、发布coze智能体到飞书多维表格。3、在多维表格中使用字段捷径，引用该智能体。4、在多维表格中创建自动化流程，推送消息给指定飞书用户。

具体来说Movie Gen由视频生成和音频生成两个模型组成。Movie Gen Video：30B参数Transformer模型，可以从单个文本提示生成16秒、16帧每秒的高清视频，相当于73K个视频tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得SOTA性能。Movie Gen Audio：13B参数Transformer模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。Movie Gen Video通过预训练-微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了Transformer，特别是Llama3的许多设计。预训练阶段在海量的视频-文本和图像-文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。这个阶段的训练数据规模达到了O(100)M视频和O(1)B图像，用以学习运动、场景、物理、几何、音频等概念。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。扩散模型通过从数据分布逐渐加入噪声，然后在推理时通过逆过程去除噪声来生成样本，用大量的迭代步数逐步逼近目标分布。流匹配则是通过直接学习样本从噪声向目标数据分布转化的速度，模型只需通过估计如何在每个时间步中演化样本，即可生成高质量的结果。