谷歌 10 秒视频生成模型 VideoPoet 破世界记录！LLM 终结扩散模型，效果碾压顶流 Gen-2

谷歌全新视频生成模型 VideoPoet 再次引领世界！十秒超长视频生成效果碾压 Gen-2，还可进行音频生成，风格转化。AI 视频生成，或许就是 2024 年下一个最前沿（juan）的领域。

回看过去几个月，RunWay 的 Gen-2、Pika Lab 的 Pika 1.0，国内大厂等大波视频生成模型纷纷涌现，不断迭代升级。

这不，RunWay 一大早就宣布 Gen-2 支持文本转语音的功能了，可以为视频创建画外音。

当然，谷歌在视频生成上也不甘落后，先是与斯坦福李飞飞团队共同发布了W.A.L.T，用 Transformer 生成的逼真视频引来大波关注。

今天，谷歌团队又发布了一个全新的视频生成模型 VideoPoet，而且无需特定数据便可生成视频。

最令人惊叹的是，VideoPoet 一次能够生成 10 秒超长，且连贯大动作视频，完全碾压 Gen-2 仅有小幅动作的视频生成。

另外，与领先模型不同的是，VideoPoet 并非基于扩散模型，而是多模态大模型，便可拥有 T2V、V2A 等能力，或将成为未来视频生成的主流。

网友看后纷纷「震惊」刷屏。

不如，接下来可以先看一波体验。

文字转视频

在文本到视频的转换中，生成的视频长度是可变的，并且能够根据文本内容展现出多种动作和风格。

比如，熊猫打牌：

南瓜爆炸：

宇航员策马奔驰：

图像转视频

VideoPoet 还可以根据给定的提示，将输入的图像转换成动画。

视频风格化

对于视频风格化，VideoPoet 先预测光流和深度信息，然后再将额外的文本输入到模型。

视频转音频

VideoPoet 还能生成音频。

如下，首先从模型中生成 2 秒钟的动画片段，然后在没有任何文本引导的情况下尝试预测音频。这样就能从一个模型中生成视频和音频。

通常情况下，VideoPoet 以纵向的方式生成视频，以便与短片视频的输出相一致。

谷歌还专门做了一部由 VideoPoet 生成的许多短片组成的简短电影。

具体文本比编排上，研究人员要求 Bard 先写一个关于一只旅行浣熊的短篇故事，并附带场景分解和提示列表。然后，为每个提示生成视频片段，并将所有生成的片段拼接在一起，制作出下面的最终视频。

视频讲故事

通过随时间变化的提示，可以创造视觉上的故事叙述。

LLM 秒变视频生成器

当前，Gen-2、Pika 1.0 视屏生成的表现足以惊人，但是遗憾的是，无法在连贯大幅动作的视频生成上表现惊艳。

通常，它们在产生较大动作时，视频会出现明显的伪影。

对此，谷歌研究人员提出了 VideoPoet，能够执行包括文本到视频、图像到视频、视频风格化、视频修复 / 扩展和视频到音频等多样的视频生成任务。

相比起其他模型，谷歌的方法是将多种视频生成功能无缝集成到单一的大语言模型中，而不依赖针对各个任务分别训练的专用组件。

具体来说，VideoPoet 主要包含以下几个组件：

• 预训练的 MAGVIT V2 视频 tokenizer 和 SoundStream 音频 tokenizer，能将不同长度的图像、视频和音频剪辑转换成统一词汇表中的离散代码序列。这些代码与文本型语言模型兼容，便于与文本等其他模态进行结合。

• 自回归语言模型可在视频、图像、音频和文本之间进行跨模态学习，并以自回归方式预测序列中下一个视频或音频 token。

• 在大语言模型训练框架中引入了多种多模态生成学习目标，包括文本到视频、文本到图像、图像到视频、视频帧延续、视频修复 / 扩展、视频风格化和视频到音频等。此外，这些任务可以相互结合，实现额外的零样本功能（例如，文本到音频）。

使用 LLM 进行训练的一个关键优势是，可以重用现有 LLM 训练基础设施中引入的许多可扩展的效率改进。

不过，LLM 是在离散 token 上运行的，这可能会给视频生成带来挑战。

幸运的是，视频和音频 tokenizer，可以将视频和音频剪辑编码为离散 token 序列（即整数索引），并可以将其转换回原始表示。

VideoPoet 训练一个自回归语言模型，通过使用多个 tokenizer（用于视频和图像的 MAGVIT V2，用于音频的 SoundStream）来跨视频、图像、音频和文本模态进行学习。

一旦模型根据上下文生成了 token，就可以使用 tokenizer 解码器将这些 token 转换回可查看的表示形式。

三大优势

概括来说，VideoPoet 比起 Gen-2 等视频生成模型，具备以下三大优势。

更长的视频

VideoPoet 通过对视频的最后 1 秒进行调节，并预测接下来的 1 秒，就可以生成更长的视频。

通过反复循环，VideoPoet 通不仅可以很好地扩展视频，而且即使在多次迭代中，也能忠实地保留所有对象的外观。

如下是 VideoPoet 从文本输入生成长视频的两个示例：

精准的控制

视频生成应用一个非常重要的能力在于，对于生成的动态效果，用户有多大的控制能力。

这将很大程度上决定了模型能否被用来制作复杂连贯的长视频。

VideoPoet 不但可以为输入的图像通过文字描述来添加动态效果，并通过文本提示来调整内容，来达到预期的效果。

除了支持输入图像的视频编辑，视频输入也可以通过文字进行精确控制。

针对最左边的小浣熊跳舞视频，用户可以通过文字描述不同的舞姿来让它跳不同的舞蹈。

同样，还可以对 VideoPoet 生成的现有视频片段，进行交互式编辑。

如果我们提供一个输入视频，就可以改变对象的运动来执行不同的动作。对物体的操作可以以第一帧或中间帧为中心，从而实现高度的编辑控制。

比如，可以从输入视频中随机生成一些片段，然后选择所需的下一个片段。

如图中最左边的视频被用作条件反射，在初始提示下生成四个视频：

「一个可爱的锈迹斑斑的破旧蒸汽朋克机器人的特写，机器人身上长满了青苔和新芽，周围是高高的草丛」。

对于前 3 个输出，没有提示动作的自主预测生成。最后一个视频，是在提示中添加了「启动，背景为烟雾」以引导动作生成。

运镜的手法

VideoPoet 还可以通过在文本提示中，附加所需的运镜方式，来精确控制画面的变化。

例如，研究人员通过模型生成了一幅图像，提示为「冒险游戏概念图，雪山日出，清澈河流」。下面的示例将给定的文本后缀添加到所需的动作中。

评估结果

最后，VideoPoet 在具体的实验评测中的表现又如何呢？

为了确保评估的客观性，谷歌研究人员在在各种提示上运行所有模型，并让人们对其偏好进行评分。

下图显示了在以下问题中，VideoPoet 被选为绿色首选项的百分比。

文本保真度：

文本保真度的用户偏好评级，即在准确遵循提示方面首选视频的百分比。

动作趣味性：

用户对动作趣味性的偏好评级，即在产生有趣的动作方面，首选视频的百分比。

综上可见，平均有 24-35% 的人认为 VideoPoet 生成的示例比其他模型更加遵循提示，而其他模型的这一比例仅为 8-11%。

此外，41%-54% 的评估者认为 VideoPoet 中的示例动作更有趣，而其他模型只有 11%-21%。

对于未来的研究方向，谷歌研究人员表示，VideoPoet 框架将会实现「any-to-any」的生成，比如扩展文本到音频、音频到视频，以及视频字幕等等。

网友不禁发问，Runway 和 Pika 能否抵挡住谷歌和 OpenAI 即将推出的文本到视频创新技术？

参考资料：

• https://sites.research.google/videopoet/

• https://blog.research.google/2023/12/videopoet-large-language-model-for-zero.html

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