圖像生成卷膩了，谷歌全面轉(zhuǎn)向文字→視頻生成，兩大利器同時挑戰(zhàn)分辨率和長度
加入技術(shù)交流群
機(jī)器之心報道
編輯：張倩、杜偉谷歌、Meta 等科技巨頭又挖了一個新坑。
在文本轉(zhuǎn)圖像上卷了大半年之后，Meta、谷歌等科技巨頭又將目光投向了一個新的戰(zhàn)場：文本轉(zhuǎn)視頻。
上周，Meta 公布了一個能夠生成高質(zhì)量短視頻的工具——Make-A-Video，利用這款工具生成的視頻非常具有想象力。
當(dāng)然，谷歌也不甘示弱。剛剛，該公司 CEO Sundar Pichai 親自安利了他們在這一領(lǐng)域的最新成果：兩款文本轉(zhuǎn)視頻工具——Imagen Video 與 Phenaki。前者主打視頻品質(zhì)，后者主要挑戰(zhàn)視頻長度，可以說各有千秋。
下面這個洗盤子的泰迪熊就是用 Imagen Video 生成的，可以看到，畫面的分辨率和連貫性都有一定的保障。
下面這個片段是由 Phenaki 生成的，視頻長達(dá) 2.5 分鐘?？梢钥闯?，模型對于長 prompt 的解析非常出色。
，時長02:49
Imagen Video：給出文本提示，生成高清視頻
生成式建模在最近的文本到圖像 AI 系統(tǒng)中取得了重大進(jìn)展，比如 DALL-E 2、Imagen、Parti、CogView 和 Latent Diffusion。特別地，擴(kuò)散模型在密度估計、文本到語音、圖像到圖像、文本到圖像和 3D 合成等多種生成式建模任務(wù)中取得了巨大成功。
谷歌想要做的是從文本生成視頻。以往的視頻生成工作集中于具有自回歸模型的受限數(shù)據(jù)集、具有自回歸先驗的潛變量模型以及近來的非自回歸潛變量方法。擴(kuò)散模型也已經(jīng)展示出了出色的中等分辨率視頻生成能力。
在此基礎(chǔ)上，谷歌推出了 Imagen Video，它是一個基于級聯(lián)視頻擴(kuò)散模型的文本條件視頻生成系統(tǒng)。給出文本提示，Imagen Video 就可以通過一個由 frozen T5 文本編碼器、基礎(chǔ)視頻生成模型、級聯(lián)時空視頻超分辨率模型組成的系統(tǒng)來生成高清視頻。
論文地址：https://imagen.research.google/video/paper.pdf
在論文中，谷歌詳細(xì)描述了如何將該系統(tǒng)擴(kuò)展為一個高清文本轉(zhuǎn)視頻模型，包括某些分辨率下選擇全卷積時空超分辨率模型以及選擇擴(kuò)散模型的 v 參數(shù)化等設(shè)計決策。谷歌還將以往基于擴(kuò)散的圖像生成研究成果成功遷移到了視頻生成設(shè)置中。
谷歌發(fā)現(xiàn)，Imagen Video 能夠?qū)⒁酝ぷ魃傻?24fps 64 幀 128×128 視頻提升至 128 幀 1280×768 高清視頻。此外，Imagen Video 還具有高度的可控性和世界知識，能夠生成多樣化藝術(shù)風(fēng)格的視頻和文本動畫，還具備了 3D 對象理解能力。
讓我們再來欣賞一些 Imagen Video 生成的視頻，比如開車的熊貓：
遨游太空的木船：
更多生成視頻請參閱：https://imagen.research.google/video/
方法與實驗
整體而言，谷歌的視頻生成框架是七個子視頻擴(kuò)散模型的級聯(lián)，它們相應(yīng)執(zhí)行文本條件視頻生成、空間超分辨率和時間超分辨率。借助整個級聯(lián)，Imagen Video 能夠以每秒 24 幀的速度生成 128 幀 1280×768 的高清視頻（約 1.26 億像素）。
與此同時，在漸進(jìn)式蒸餾的幫助下，Imagen Video 的每個子模型中僅使用八個擴(kuò)散步驟就能生成高質(zhì)量視頻。這將視頻生成時間加快了大約 18 倍。
下圖 6 展示了 Imagen Video 的整個級聯(lián) pipeline，包括 1 個 frozen 文本編碼器、1 個基礎(chǔ)視頻擴(kuò)散模型以及 3 個空間超分辨率（SSR）和 3 個時間超分辨率（TSR）模型。這七個視頻擴(kuò)散模型共有 116 億參數(shù)。
在生成過程中，SSR 模型提高了所有輸入幀的空間分辨率，同時 TSR 模型通過在輸入幀之間填充中間幀來提高時間分辨率。所有模型同時生成一個完整的幀塊，這樣 SSR 模型不會遭受明顯的偽影。
Imagen Video 構(gòu)建在視頻 U-Net 架構(gòu)之上，具體如下圖 7 所示。
在實驗中，Imagen Video 在公開可用的 LAION-400M 圖像文本數(shù)據(jù)集、1400 萬個視頻文本對和 6000 萬個圖像文本對上進(jìn)行訓(xùn)練。結(jié)果正如上文所述，Imagen Video 不僅能夠生成高清視頻，還具備一些純從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的非結(jié)構(gòu)化生成模型所沒有的獨特功能。
下圖 8 展示了 Imagen Video 能夠生成具有從圖像信息中學(xué)得的藝術(shù)風(fēng)格的視頻，例如梵高繪畫風(fēng)格或水彩畫風(fēng)格的視頻。
下圖 9 展示了 Imagen Video 對 3D 結(jié)構(gòu)的理解能力，它能夠生成旋轉(zhuǎn)對象的視頻，同時物體的大致結(jié)構(gòu)也能保留。
下圖 10 展示了 Imagen Video 能夠可靠地生成各種動畫樣式的文本，其中一些使用傳統(tǒng)工具很難來制作。
更多實驗細(xì)節(jié)請參閱原論文。
Phenaki：你講故事我來畫
我們知道，雖然從本質(zhì)上講，視頻就是一系列圖像，但生成一個連貫的長視頻并沒有那么容易，因為在這項任務(wù)中，可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)非常少，而且任務(wù)本身的計算需求又很大。
更麻煩的是，像之前那種用于圖像生成的簡短文本 prompt 通常不足以提供對視頻的完整描述，視頻需要的是一系列 prompt 或故事。理想情況下，一個視頻生成模型必須能夠生成任意長度的視頻，并且要能根據(jù)某個時刻 t 的 prompt 變化調(diào)節(jié)生成的視頻幀。只有具備這樣的能力，模型生成的作品才能稱之為「視頻」，而不是「移動的圖像」，并開啟在藝術(shù)、設(shè)計和內(nèi)容創(chuàng)作方面的現(xiàn)實創(chuàng)意應(yīng)用之路。
谷歌等機(jī)構(gòu)的研究人員表示，「據(jù)我們所知，基于故事的條件視頻生成之前從未被探索過，這是第一篇朝著該目標(biāo)邁進(jìn)的早期論文?！?/span>
- 論文鏈接：https://pub-bede3007802c4858abc6f742f405d4ef.r2.dev/paper.pdf
- 項目鏈接：https://phenaki.github.io/#interactive
由于沒有基于故事的數(shù)據(jù)集可以拿來學(xué)習(xí)，研究人員沒有辦法簡單地依靠傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)方法（簡單地從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)）完成這些任務(wù)。因此，他們專門設(shè)計了一個模型來完成這項任務(wù)。
這個新的文本轉(zhuǎn)視頻模型名叫 Phenaki，它使用了「文本轉(zhuǎn)視頻」和「文本轉(zhuǎn)圖像」數(shù)據(jù)聯(lián)合訓(xùn)練。該模型具有以下能力：
1、在開放域 prompt 的條件下生成時間上連貫的多樣化視頻，即使該 prompt 是一個新的概念組合（見下圖 3）。生成的視頻可以長達(dá)幾分鐘，即使該模型訓(xùn)練所用的視頻只有 1.4 秒（8 幀 / 秒）
2、根據(jù)一個故事（即一系列 prompt）生成視頻，如下圖 1 和圖 5 所示：
從以下動圖中我們可以看到 Phenaki 生成視頻的連貫性和多樣性：
要實現(xiàn)這些功能，研究人員無法依賴現(xiàn)有的視頻編碼器，因為這些編碼器要么只能解碼固定大小的視頻，要么獨立編碼幀。為了解決這個問題，他們引入了一種新的編碼器 - ****架構(gòu)——C-ViViT。
C-ViViT 可以：
- 利用視頻中的時間冗余來提高每幀模型的重構(gòu)質(zhì)量，同時將視頻 token 的數(shù)量壓縮 40% 或更多；
- 在給定因果結(jié)構(gòu)的情況下，允許編碼和解碼可變長度視頻。
PHENAKI 模型架構(gòu)
受之前自回歸文本轉(zhuǎn)圖像、文本轉(zhuǎn)視頻研究的啟發(fā)，Phenaki 的設(shè)計主要包含兩大部分（見下圖 2）：一個將視頻壓縮為離散嵌入（即 token）的編碼器 - ****模型和一個將文本嵌入轉(zhuǎn)換為視頻 token 的 transformer 模型。
獲取視頻的壓縮表示是從文本生成視頻的主要挑戰(zhàn)之一。之前的工作要么使用 per-frame 圖像編碼器，如 VQ-GAN，要么使用固定長度視頻編碼器，如 V ideoVQVAE。前者允許生成任意長度的視頻，但在實際使用中，視頻必須要短，因為編碼器不能及時壓縮視頻，并且 token 在連續(xù)幀中是高度冗余的。后者在 token 數(shù)量上更加高效，但它不允許生成任意長度的視頻。
在 Phenaki 中，研究者的目標(biāo)是生成可變長度的視頻，同時盡可能壓縮視頻 token 的數(shù)量，這樣就可以在當(dāng)前的計算資源限制下使用 Transformer 模型。為此，他們引入了 C-ViViT，這是 ViViT 的一種因果變體，為視頻生成進(jìn)行了額外的架構(gòu)更改，它可以在時間和空間維度上壓縮視頻，同時保持時間上的自回歸。該功能允許生成任意長度的自回歸視頻。
為了得到文本嵌入，Phenaki 還用到了一個預(yù)訓(xùn)練的語言模型——T5X。
具體細(xì)節(jié)請參見原論文。
*博客內(nèi)容為網(wǎng)友個人發(fā)布，僅代表博主個人觀點，如有侵權(quán)請聯(lián)系工作人員刪除。
物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)文章:物聯(lián)網(wǎng)是什么
