斯坦福李飞飞联合谷歌，AI文生视频大模型炸圈
今日，李飞飞及其学生团队与谷歌合作，推出了AI视频生成模型W.A.L.T（窗口注意力潜在Transformer ，Window Attention Latent Transformer）。
演示中，W.A.L.T可以通过自然语言提示，生成3秒长的每秒8帧、分辨率达512×896的逼真视频。
W.A.L.T可以让一张静态图片变为一个的动态感十足的动图。
W.A.L.T还可以用于生成3D摄像机运动的视觉效果。
与爆火的Pika 1.0、Gen-2等同类工具类似，W.A.L.T采用扩散模型（Diffusion Model）技术。
根据论文，W.A.L.T在视频生成基准UCF-101和Kinetics-600、图像生成基准ImageNet测试上实现了SOTA（当前最优效果）。
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项目地址：
https://walt-video-diffusion.github.io/
论文地址：
https://walt-video-diffusion.github.io/assets/W.A.L.T.pdf
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01 .
一句话生成3s视频，高逼真、强动态、3D视觉
W.A.L.T模型目前支持文生视频、图片转视频和3D相机拍摄视频三项能力，团队展示了一系列W.A.L.T的生成示例。
1、文生视频：一句话生成高清逼真视频
输入一句简短的提示词，W.A.L.T模型就可以给出一个3秒长的逼真视频。以下是一些示例：
阳光明媚的下午，宇航员在喂鸭子。（An astronaut feeding ducks on a sunny afternoon.）
一头戴着生日帽的大象在海滩上行走。（An elephant wearing a birthday hat walking on the beach.）
皮卡丘在拳击场内戴着拳击手套。（Pikachu wearing boxing gloves, inside a boxing ring.）
一只可爱的熊猫在天空中滑板，越过雪山，充满梦幻和异想天开的气氛。（A cute panda skateboarding in the sky, over snow covered mountains, with a dreamy and whimsical atmosphere.）
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一对情侣撑着雨伞走回家，倾盆大雨，油画风格。（A couple walking home with umbrellas, heavy downpour, oil painting style.）
2、图片转视频：用户提供图片，生成动态视频
这里的图片不是由W.A.L.T模型生成的，但动态效果是的，如下面的示例所示：
一个穿着全套太空服的宇航员骑着马，慢动作。（An astronaut in full space suit riding a horse, slow motion.）
一个巨大的机器人在雪里行走。（A giant robot walking through a snowy landscape.）
一只大泰迪熊慢镜头走在第五大道上。（A large teddy bear walking down 5th avenue, slow motion.）
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3、3D相机拍摄视频：物体全景多细节展示
团队还展示了3D视频内容的生成，效果看起来就像一个3D摄像机拍摄而来。示例如下：
镜头转向盘子里的汉堡，工作室。（Camera turns around a burger on a plate, studio lighting, 360 rotation.）
摄像机绕着戴着一副耳机的南瓜，工作室灯光，360度旋转。（Camera turns around a pair of headphones around a pumpkin, studio lighting, 360 rotation.）
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02 .
Transformer+潜在扩散模型，降低计算成本
Transformer在处理视频等高维数据时成本过高，潜在扩散模型（Latent diffusion models，LDM）可以降低计算要求。
因此，李飞飞学生团队与谷歌研发者共同提出了窗口注意力潜在Transformer（Window Attention Latent Transformer，W.A.L.T） ，这是一种基于Transformer的潜在视频扩散模型（latent video diffusion models，LVDM）方法。
当下，市面上的同类工具如Pika Labs推出的Pika 1.0、Runway的Gen-2，大都采用扩散模型（Diffusion Model），这是很长时间里图像和视频生成领域的主流技术路线。
W.A.L.T沿用这一主流技术路径，并在此基础上进行创新，主要实现以下两方面的升级：
1、使用局部窗口注意力，显著降低计算需求。
2、更有利的联合训练：空间层独立处理图像和视频帧，而时空层专注于时间关系建模。
据悉，这一架构主要的优势是它能同时在图像和视频数据集上进行训练。
这得益于W.A.L.T的两个关键决策：
1、使用因果编码器，在一个共享潜在空间中压缩图像和视频。
2、使用基于窗口注意力的Transformer架构，在潜在空间中联合时空生成建模，从而提高记忆和训练效率。
团队基于W.A.L.T训练了三个模型的级联（Cascade），用于文本到视频的生成任务，包括：一个基本的潜在视频扩散模型、两个视频超分辨率扩散模型。
在无需使用无分类器指导的情况下，W.A.L.T在视频生成基准UCF-101和Kinetics-600、图像生成基准ImageNet测试上实现了SOTA。
在基于kinect-600的帧预测和基于UCF-101的类条件生成的视频生成评价
03 .
AI生成视频爆发，巨头和创企都加码了
短短一个月时间里，AI生成视频赛道已成爆发态势，背后玩家不仅覆盖高校及科研团队，还有多家科技巨头及AI创企。
先是11月3日，视频生成领域的“老大哥”Runway宣布其AI视频生成工具Gen-2更新，分辨率提升至4K，大幅提高保真度和一致性。一周后，Runway又紧锣密鼓地发布了运动画笔功能，强化视频局部编辑能力。
Gen-2体验地址：
https://research.runwayml.com/gen2
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Runway在X平台宣布其AI视频生成工具Gen-2更新
紧接着，国内外的科技巨头都加入了这一赛道。
11月16日，科技巨头Meta推出了文生视频模型Emu Video。Emu Video可以通过自然语言生成高质量视频，它将视频生成分为两个步骤，首先生成以文本为条件的图像，然后生成以文本和生成的图像为条件的视频。
项目主页地址：
https://emu-video.metademolab.com
11月18日，国内大厂字节跳动推出了文生视频模型PixelDance，提出了基于文本指导+首尾帧图片指导的视频生成方法，使得视频生成的动态性更强。
项目主页地址：https://makepixelsdance.github.io
一些AI创企的做法则更激进，直接扔出体验体验链接，引爆消费级市场。
11月29日，AI创企Pika Labs推出网页版Pika 1.0，一时间在消费级市场火出圈。Pika 1.0能根据文字图片，生成一段3s的流畅视频；它还支持用户圈定视频里的元素，进行视频局部编辑。Pika仅仅开放半年已有超50万用户，目前还有更多用户排队申请体验网页版Pika 1.0产品。Pika是一家创立于今年4月的创企，近期刚刚宣布了5500万美元融资。
Pika 1.0体验地址：
https://pika.art/waitlist
Pika Labs官宣网页版Pika 1.0上线
在图像领域深耕已久的Stability AI也不示弱。11月29日，Stability AI推出了名为Stable Video Diffusion的视频生成模型，提供SVD和SVD-XT两个模型。其中，SVD将静止图像转换为14帧的576×1024视频，而SVD-XT在相同的架构下将帧数提升至24。这两者都能以每秒3到30帧的速度生成视频，目前已进入“研究预览”阶段。
官方演示视频：
除此之外，国内美图公司发布的AI视觉大模型MiracleVision的4.0版本，刚刚新增了AI视频两大能力；来自中国科学院等机构的研究者在11月21日提出了一个无需训练的文本生成视频框架GPT4Motion；阿里的研究团队在最新论文中提出了新框架Animate Anyone，支持从静态图像AI生成动态视频。
商业化产品集中爆发，AI生成视频技术似乎正迎来一个“ChatGPT时刻”。
04 .
结语：技术和产品迭代扎堆，AI视频生成赛道爆发
短短一个月时间里，我们看到AI视频生成的技术和产品加速爆发，科研机构、AI创企和科技巨头都出动了。
仅仅一年之前，ChatGPT以迅雷不及掩耳之势走向全球，为文本创作领域带来重大的变革，并掀起了全球范围内的“百模大战”。
一年后的今天，AI视频生成赛道或许迎来一个新的“ChatGPT时刻”，国内外的玩家都已经“开卷”了，推动多模态大模型的升维竞赛打响。
来源：智东西
