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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
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的扩散模型，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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