内容生成AI进入视频时代！

Meta发布 「用嘴做视频」 仅一周，谷歌CEO劈柴哥接连派出 两名选手 上场竞争。

第一位 Imagen Video 与Meta的Make-A-Video相比突出一个 高清 ，能生成1280*768分辨率、每秒24帧的视频片段。

(资料图片)

另一位选手 Phenaki ，则能根据200个词左右的提示语生成 2分钟以上的长镜头 ，讲述一个完整的故事。

网友看过后表示，这一切进展实在太快了。

也有网友认为，这种技术一旦成熟，会冲击短视频行业。

那么，两个AI具体有什么能力和特点，我们分别来看。

Imagen Video：理解艺术风格与3D结构

Imagen Video同样基于最近大火的扩散模型，直接继承自5月份的图像生成SOTA模型Imagen。

除了分辨率高以外，还展示出三种特别能力。

首先它能理解并生成不同艺术风格的作品，如“水彩画”或者“像素画”，或者直接“梵高风格”。

它还能理解物体的3D结构，在旋转展示中不会变形。

最后它还继承了Imagen准确描绘文字的能力，在此基础上仅靠简单描述产生各种创意动画，

这效果，直接当成一个视频的片头不过分吧？

除了应用效果出色以外，研究人员表示其中用到的一些优化技巧不光对视频生成有效，可以泛化至一般扩散模型。

具体来说，Imagen Video是一系列模型的集合。

语言模型部分是谷歌自家的 T5-XXL ，训练好后冻结住文本编码器部分。

与负责从文本特征映射到图像特征的CLIP相比，有一个关键不同：

语言模型只负责编码文本特征，把文本到图像转换的工作丢给了后面的视频扩散模型。

基础模型，在生成图像的基础上以自回归方式不断预测下一帧，首先生成一个48*24、每秒3帧的视频。

接下来，一系列空间超分辨率 （Spatial Super-Resolution） 与时间超分辨率 （Temporal Super-Resolution） 模型接连对视频做扩展处理。

所有7种扩散模型都使用了 v-prediction parameterization 方法，与传统方法相比在视频场景中可以避免颜色偏移。

这种方法扩展到一般扩散模型，还使样本质量指标的收敛速度更快。

此外还有 渐进式蒸馏 （Progressive Distillation） ，将每次迭代所需的采样步骤减半，大大节省显存消耗。

这些优化技巧加起来，终于使生成高清视频成为可能。

Phenaki：人人都能是“导演”

Phenaki的论文投了ICLR 2023会议，在一周前Meta发布Make-a-video的时候还是匿名双盲评审状态。

如今信息公开，原来研究团队同样来自谷歌。

在公开的信息中，Phenaki展示了它交互生成视频的能力，可以任意切换视频的整体风格：高清视频/卡通，还能够切换任意场景。

还可以向Phenaki输入一个初始帧以及一个提示，便能生成一段视频。

这都还是开胃小菜，Phenaki真正的大招是： 讲故事 ，它能够生成2分钟以上的长视频，通过输入长达200多个字符的系列提示来得到。

（那有了这个模型，岂不是人人都能当导演了？手动狗头）

从文本提示到视频， 计算成本高、高质量文本视频数据数量有限以及视频长度可变 一直以来都是此类模型发展的难题。

以往的大多数AI模型都是通过单一的提示来生成视频，但若要生成一个长时间并且连贯的视频这远远不够。

而Phenaki则能生成2分钟以上的视频，并且还 具备故事情节 ，这主要归功于它能够根据 一系列的提示 来生成视频的能力。

具体来说，研究人员引入了一个新的因果模型来学习表示视频： 将视频视作图像的一个时间序列。

这个模型基于transformer，可以将视频分解成离散的小表示，而分解视频则是按照时间的因果顺序来进行的。

再讲通俗一点，就是通过空间transformer将单个提示进行编码，随后再用因果transformer将多个编码好的提示串联起来。

一个提示生成一段视频，这样一来，视频序列便可以沿着提示中描述的时间序列将整个“故事”串在一起。

因为将视频压缩为离散的图像序列，这样也大大减少了AI处理标记视频的数量，在一定程度上降低了模型的训练成本。

提到模型训练，和大型图像系统一样，Phenaki也主要使用文本-图像数据进行训练，此外，研究人员还用1.4秒，帧率8FPS的短视频文本对Phenaki进行训练。

仅仅通过对大量图像文本对以及少量视频文本例子进行联合训练，便能达到突破视频数据集的效果。

Imagen Video和Phenaki，谷歌接连放出大招，从文本到视频的AI发展势头迅猛。

值得一提的是，Imagen Video一作表示，两个团队将合作进行下一步研究。

嗯，有的网友已经等不及了。

One More Thing

出于安全和伦理的考虑，谷歌暂时不会发布两个视频生成模型的代码或Demo。

不过既然发了论文，出现开源复刻版本也只是时间问题。

毕竟当初Imagen论文出来没几个月，GitHub上就出现了Pytorch版本。

另外Stable Diffusion背后的StabilityAI创始人兼CEO也说过，将发布比Meta的Make-A-Video更好的模型，而且是大家都能用上的那种。

当然，每次AI有了新进展后都会不可避免 地 碰到那个话题——AI会不会取代人类。

目前来说，一位影视行业的工作者表示还不到时候：

老实说，作为一个在电影行业工作了十年的人，这个话题令人沮丧。

在他看来，当前的视频生成AI在外行看起来已经足够惊艳，不过业内人士会认为AI还缺乏对每一个镜头的精细控制。

对于这个话题，StabilityAI新任首席信息官Daniel Jeffries此前撰文表示，AI最终会带来更多的工作岗位。

如相机的发明虽然取代了大部分肖像画家，但也创造了摄影师，还开辟了电影和电视这样的全新产业。

5年后再回看的话， 反对AI就像现在反对Photoshop一样奇怪 ，AI只不过是另一个工具。

Jeffries称未来是环境人工智能（Ambient AI）的时代，各个行业、各个领域都会在人工智能的加持下进行发展。

不过现在我们需要的是一个更开放的人工智能环境，也就是说：开源！

最后，如果你现在就想玩一下AI生成视频的话，可以先到HuggingFace上试试清华与智源实验室的Cogvideo。