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Sora之后，OpenAI Lilian Weng撰文教你从头设计视频生成扩散模型
发布时间：2024-05-18 12:34:15 浏览量：302次
选自Lil’Log
作者：Lilian Weng
机器之心编译
编辑：Panda
过去几年来，扩散模型强大的图像合成能力已经得到充分证明。研究社区现在正在攻克一个更困难的任务：视频生成。近日，安全系统（Safety Systems）负责人 Lilian Weng 写了一篇关于视频生成的扩散模型的博客。
视频生成任务本身是图像合成的超集，因为图像就是单帧视频。视频合成的难度要大得多。
如果你想了解扩散模型在图像生成方面的应用，可参读本文作者 Lilian Weng 之前发布的博文《What are Diffusion Models?》
从头建模视频生成
首先，我们先来看看如何从头设计和训练扩散视频模型，也就是说不使用已经预训练好的图像生成器。
模型架构：3D U-Net 和 DiT
类似于图扩散模型，U-Net 和 Transformer 依然是常用的架构选择。VDM 采用了标准的扩散模型设置。
- 处理空间：原本和 2D U-net 中一样的 2D 卷积层会被扩展成仅针对空间的 3D 卷积。
- 处理时间：每个空间注意力模块之后会添加一个时间注意力模块。
图 2：3D U-net 架构。
基础去噪模型使用共享的参数同时在所有帧上执行空间操作，时间层将各帧的激活混合起来，以更好地实现时间一致性。
图 4：Imagen Video 扩散模型中一个空间 - 时间可分离模块的架构。
VDM 还应用了渐进式蒸馏来加速采样，每次蒸馏迭代都可以将所需的采样步骤减少一半。
调整图像模型来生成视频
在扩散视频建模方面，另一种重要方法是通过插入时间层来「扩增」预训练的图扩散模型。
图 6：Make-A-Video 工作流程示意图。
最终的视频推理方案的数学形式
无训练适应
也有可能不使用任何训练就让预训练的图模型输出视频，这多少有点让人惊讶。
如果我们直接简单地随机采样一个隐含代码的序列，然后用解码出来的对应图像构建一段视频，那么无法保证物体和语义在时间上的一致性。
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