# 本文概要

- TF-T2V介紹了一種創(chuàng)新性的文本到視頻生成框架，通過獨特的設(shè)計實現(xiàn)了卓越的可擴展性和性能提升。

- 該框架采用文本無關(guān)視頻，解決了訓(xùn)練先進模型所需的大規(guī)模標注視頻文本數(shù)據(jù)集的困難，為文本到視頻生成領(lǐng)域帶來新的可能性。

- TF-T2V的雙分支結(jié)構(gòu)，分別關(guān)注空間外觀生成和動態(tài)運動合成，使其能夠生成高質(zhì)量、連貫的視頻，通過引入時間一致性損失進一步提升了視頻的流暢性。

站長之家（ChinaZ.com）1月1日 消息:在人工智能和計算機視覺領(lǐng)域，基于書面描述生成視頻的研究引起了廣泛關(guān)注。這項創(chuàng)新技術(shù)將創(chuàng)造力和計算相結(jié)合，具有在電影制作、虛擬現(xiàn)實和自動內(nèi)容生成等領(lǐng)域的潛在應(yīng)用。

然而，這一領(lǐng)域的主要障礙之一是訓(xùn)練先進模型所需的大規(guī)模標注視頻文本數(shù)據(jù)集。創(chuàng)建這些數(shù)據(jù)集的過程既費時又資源密集，限制了更復(fù)雜的文本到視頻生成模型的發(fā)展。傳統(tǒng)上，文本到視頻生成方法主要依賴于視頻文本數(shù)據(jù)集，通常將時間塊引入模型（如潛在2D-UNet），通過這些數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練以生成視頻。然而，這些數(shù)據(jù)集的局限性導(dǎo)致難以實現(xiàn)無縫的時間過渡和高質(zhì)量的視頻輸出。

為解決這些挑戰(zhàn)，來自華中科技大學(xué)、阿里巴巴集團、浙江大學(xué)和螞蟻集團的研究人員引入了TF-T2V，這是一種文本到視頻生成的先驅(qū)性框架。該方法在使用文本無關(guān)視頻方面獨具特色，避免了對大量視頻文本對數(shù)據(jù)集的需求。該框架分為兩個主要分支:專注于生成視頻的空間外觀和運動動態(tài)合成。

TF-T2V的內(nèi)容分支專注于生成視頻的空間外觀，優(yōu)化生成內(nèi)容的視覺質(zhì)量，確保視頻既真實又具有視覺吸引力。與此同時，運動分支被設(shè)計為從文本無關(guān)視頻中學(xué)習(xí)復(fù)雜的運動模式，從而增強生成視頻的時間連貫性。TF-T2V的一個顯著特點是引入了材料連貫性損失，這個創(chuàng)新組件對于確保幀之間的平滑過渡至關(guān)重要，顯著提高了視頻的流暢性和連貫性。

在性能方面，TF-T2V取得了顯著的成果。該框架在關(guān)鍵性能指標如Frechet Inception Distance（FID）和Frechet Video Distance(FVD)上取得了顯著的改進。這些改進表明視頻生成的保真度更高，運動動態(tài)更準確。TF-T2V不僅在合成連續(xù)性方面超越了其前身，還在視覺質(zhì)量方面設(shè)立了新的標準。這一進展通過一系列全面的定量和定性評估得以證明，展示了TF-T2V相對于該領(lǐng)域現(xiàn)有方法的卓越性。

最后，TF-T2V框架具有幾個關(guān)鍵優(yōu)勢:

- 創(chuàng)新地利用文本無關(guān)視頻，解決了該領(lǐng)域普遍存在的數(shù)據(jù)稀缺問題。

- 雙分支結(jié)構(gòu)，分別關(guān)注空間外觀和運動動態(tài)，生成高質(zhì)量、連貫的視頻。

- 引入時間一致性損失顯著提升了視頻過渡的流暢性。

- 大量評估證明TF-T2V在生成比現(xiàn)有方法更逼真、連貫的視頻方面具有優(yōu)越性。

這項研究標志著文本到視頻生成領(lǐng)域的重要進展，為視頻合成的更可擴展和高效方法鋪平了道路。這項技術(shù)的影響遠不止于當前應(yīng)用，還為未來媒體和內(nèi)容創(chuàng)作提供了令人興奮的可能性。

論文網(wǎng)址:https://arxiv.org/abs/2312.15770

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