Sora之后，OpenAI Lilian Weng亲自撰文教你从头设计视频生成扩散模型
文章摘要
【关 键 词】 视频生成、扩散模型、模型架构、图像模型、无训练适应
视频生成的挑战视频生成比图像合成更复杂，因为它需要在不同帧之间保持时间一致性，并且收集高质量的视频数据比收集图像数据更具挑战性。
从头建模视频生成文章首先探讨了从头设计和训练扩散视频模型的方法，而不是使用预训练的图像生成器。这涉及到参数化和采样，以及使用高斯过程添加噪声。文章还讨论了如何预测参数化和更新规则，以及如何基于第一个视频采样第二个视频。
模型架构文章介绍了几种用于视频生成的模型架构，包括3D U-Net和DiT（扩散Transformer）。3D U-Net通过在空间和时间上进行分解来处理视频数据，而DiT则操作视频和图像隐代码的时空块。
调整图像模型以生成视频另一种方法是通过插入时间层来扩展预训练的图像扩散模型，然后在视频上对新层进行微调或完全避免额外训练。这种方法可以继承文本-图像对的先验知识，有助于缓解对文本-视频对数据的需求。
在视频数据上进行微调文章提到了几个在视频数据上进行微调的方法，包括Make-A-Video、Tune-A-Video、Gen-1和Video LDM。这些方法通常涉及在预训练的图像模型上添加时间维度，并通过不同的技术来提高视频生成的质量。
无训练适应文章还讨论了无需训练即可让预训练的图像模型输出视频的方法。这包括Text2Video-Zero和ControlVideo，它们使用不同的技术来确保生成的视频具有时间一致性。
总结文章全面介绍了扩散模型在视频生成领域的应用，包括从头设计和训练模型、调整图像模型以生成视频、在视频数据上进行微调，以及无需训练的适应方法。这些技术展示了视频生成领域的最新进展，以及如何克服生成高质量视频的挑战。
原文链接：https://lilianweng.github.io/posts/2024-04-12-diffusion-video/
原文和模型
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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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