Sora之后,OpenAI Lilian Weng亲自撰文教你从头设计视频生成扩散模型

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Sora之后,OpenAI Lilian Weng亲自撰文教你从头设计视频生成扩散模型
Sora之后,OpenAI Lilian Weng亲自撰文教你从头设计视频生成扩散模型
 

重点标签 视频生成扩散模型图像合成机器学习AI技术

文章摘要


步骤2:撰写摘要
Lilian Weng在其博客中探讨了视频生成扩散模型,这是图像合成领域的一个更复杂的任务。视频生成需要在不同帧之间保持时间一致性,并且收集高质量、高维度的视频数据相对困难。文章首先介绍了从头设计和训练扩散视频模型的方法,包括参数化和采样,以及模型架构的选择,如3D U-Net和DiT。

文章还讨论了如何通过调整图像模型来生成视频,包括在视频数据上进行微调。例如,Make-A-Video模型通过扩展预训练的图像模型来生成视频,而Tune-A-Video则专注于单样本视频微调。此外,还有模型如Gen-1和Video LDM,它们通过微调预训练的图像生成器来适应视频生成任务。

文章还提到了一些无需训练即可适应视频生成的方法,如Text2Video-Zero和ControlVideo,它们利用预训练的图像扩散模型并引入新的机制来保证时间一致性。

最后,文章强调了数据集整编对模型性能的重要性,并概述了一些模型训练和采样的流程。整体而言,这篇文章为理解视频生成的扩散模型提供了全面的介绍和分析。

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原文作者: 机器之心

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