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无需文本标注，TF-T2V把AI量产视频的成本打下来了！华科阿里等联合打造

在过去短短两年内，随着诸如 LAION-5B 等大规模图文数据集的开放，Stable Diffusion、DALL-E 2、ControlNet、Composer ，效果惊人的图片生成方法层出不穷。图片生成领域可谓狂飙突进。

然而，与图片生成相比，视频生成仍存在巨大挑战。首先，视频生成需要处理更高维度的数据，考虑额外时间维度带来的时序建模问题，因此需要更多的视频 - 文本对数据来驱动时序动态的学习。然而，对视频进行准确的时序标注非常昂贵。这限制了视频 - 文本数据集的规模，如现有 WebVid10M 视频数据集包含 10.7M 视频 - 文本对，与 LAION-5B 图片数据集在数据规模上相差甚远，严重制约了视频生成模型规模化的扩展。

为解决上述问题，华中科技大学、阿里巴巴集团、浙江大学和蚂蚁集团联合研究团队于近期发布了 TF-T2V 视频方案：

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论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.15770
项目主页：https://tf-t2v.github.io/
即将开源代码地址：https://github.com/ali-vilab/i2vgen-xl （VGen 项目）

该方案另辟蹊径，提出了基于大规模无文本标注视频数据进行视频生成，能够学习丰富的运动动态。

先来看看 TF-T2V 的视频生成效果：

文生视频任务

提示词：生成在冰雪覆盖的土地上有一只冰霜般的大生物的视频。

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提示词：生成一只卡通蜜蜂的动画视频。

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提示词：生成包含一辆未来幻想摩托车的视频。

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提示词：生成一个小男孩快乐微笑的视频。

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提示词：生成一个老人感觉头疼的视频。

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组合式视频生成任务

给定文本与深度图或者文本与素描草图，TF-T2V 能够进行可控的视频生成：

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也可以进行高分辨率视频合成：

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半监督设定

在半监督设定下的 TF-T2V 方法还可以生成符合运动文本描述的视频，如 「人从右往左跑」。

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方法简介
 
TF-T2V 的核心思想是将模型分为运动分支和表观分支，运动分支用于建模运动动态，表观分支用于学习视觉表观信息。这两个分支进行联合训练，最终可以实现通过文本驱动视频生成。

为了提升生成视频的时序一致性，作者团队还提出了一种时序一致性损失，显式地学习视频帧之间的连续性。

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值得一提的是，TF-T2V 是一种通用的框架，不仅适用于文生视频任务，还能应用于组合式视频生成任务，如 sketch-to-video、video inpainting、first frame-to-video 等。

具体细节和更多实验结果可以参考原论文或者项目主页。

此外，作者团队还把 TF-T2V 作为教师模型，利用一致性蒸馏技术得到了 VideoLCM 模型： 

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论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.09109
项目主页：https://tf-t2v.github.io/
即将开源代码地址：https://github.com/ali-vilab/i2vgen-xl （VGen 项目）

不同于之前视频生成方法需要大约 50 步 DDIM 去噪步骤，基于 TF-T2V 的 VideoLCM 方法可以只需要进行大约 4 步推理去噪就生成高保真的视频，极大地提升了视频生成的效率。

一起来看看 VideoLCM 进行 4 步去噪推理的结果：

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具体细节和更多实验结果可以参考 VideoLCM 原论文或者项目主页。

总而言之，TF-T2V 方案为视频生成领域带来了新思路，克服了数据集规模和标注难题带来的挑战。利用大规模的无文本标注视频数据，TF-T2V 能够生成高质量的视频，并应用于多种视频生成任务。这一创新将推动视频生成技术的发展，为各行各业带来更广阔的应用场景和商业机会。
产业VideoLCMTF-T2V
相关数据
阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司（简称：阿里巴巴集团）是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。

https://www.alibabagroup.com/
蚂蚁集团机构

蚂蚁集团是移动支付平台支付宝的母公司，也是全球领先的金融科技开放平台，致力于以科技和创新推动包括金融服务业在内的全球现代服务业的数字化升级，携手合作伙伴为消费者和小微企业提供普惠、绿色、可持续的服务，为世界带来微小而美好的改变。

http://www.antgroup.com
视频生成技术

视频生成是指利用深度学习等技术生成视频的任务。

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