Video Diffusion Models: 突破性的视频生成技术

Ray

Video Diffusion Models: 突破性的视频生成技术

近年来,人工智能在图像生成领域取得了巨大进展,但高质量视频的生成仍然是一个具有挑战性的任务。最近,来自Google Research的研究人员提出了一种新的视频生成模型 - Video Diffusion Models,在视频生成领域取得了突破性进展。

模型架构与创新

Video Diffusion Models是基于扩散模型(Diffusion Models)的视频生成技术。它采用了一种自然的架构扩展,可以同时处理图像和视频数据:

使用分解的时空U-Net作为backbone,可以灵活处理不同长度的序列。
联合训练图像和视频数据,有效减少了mini-batch梯度的方差,加快了优化速度。
引入了新的条件采样技术,用于生成更长、更高分辨率的视频。

该模型可以进行无条件视频生成,也支持文本条件的视频生成。

Video Diffusion Models架构图

突破性成果

Video Diffusion Models在多个方面取得了突破性进展:

在UCF-101数据集上的无条件视频生成任务中,取得了当前最好的样本质量得分。
首次展示了大规模文本条件视频生成的结果,生成视频与文本描述高度相关。
相比之前的方法,生成的视频具有更好的时间连贯性和更高的视觉质量。

以下是一些生成样例:

生成的烟花视频

这些烟花并不存在,完全是AI生成的

Moving MNIST生成样例

技术细节

Video Diffusion Models的一些关键技术细节包括:

使用分解的时空注意力机制,可以在训练时同时关注当前帧。
采用类似BERT的相对位置编码,提高了时空建模能力。
引入了一种新的梯度条件采样方法,用于视频的空间和时间扩展。
使用分类器无关引导(Classifier-free guidance)来提高样本质量。

应用前景

Video Diffusion Models在多个领域具有广阔的应用前景:

电影和动画制作:可以根据文本描述生成视频片段,辅助创作。
广告制作:快速生成符合需求的广告视频素材。
教育培训:生成教学视频和模拟场景。
游戏开发:自动生成游戏场景和动画。
视频编辑:视频修复、扩展等任务。

开源实现

该项目的PyTorch实现已在GitHub开源,感兴趣的读者可以通过以下方式尝试:

pip install video-diffusion-pytorch

基本用法示例:

import torch
from video_diffusion_pytorch import Unet3D, GaussianDiffusion

model = Unet3D(
    dim = 64,
    dim_mults = (1, 2, 4, 8)
)

diffusion = GaussianDiffusion(
    model,
    image_size = 32,
    num_frames = 5,
    timesteps = 1000,   # number of steps
    loss_type = 'l1'    # L1 or L2
)

videos = torch.randn(1, 3, 5, 32, 32) # (batch, channels, frames, height, width)
loss = diffusion(videos)
loss.backward()

# 采样生成视频
sampled_videos = diffusion.sample(batch_size = 4)
sampled_videos.shape # (4, 3, 5, 32, 32)