编者按：本文来自微信公众号 新智元（ID：AI_era），创业邦经授权转载。
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。
论文地址：https://blog.research.google/2023/12/videopoet-large-language-model-for-zero.html
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，与突出模型不同的是，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：
Two pandas playing cards
南瓜爆炸：
A pumpkin exploding, slow motion
宇航员策马奔驰：
An astronaut riding a galloping horse
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。
左：一艘船在波涛汹涌的海面上航行，周围是雷电交加的景象，以动态油画风格呈现
中：飞过充满闪烁星星的星云
右：一位拄着手杖的旅行者站在悬崖边，凝视着风中翻腾的海雾
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。
左：袋熊戴着墨镜，在阳光明媚的海滩上拿着沙滩球
中：泰迪熊在清澈的冰面上滑冰
右：一只金属狮子在熔炉的光芒下咆哮
从左到右：逼真，数字艺术，铅笔艺术，水墨，双重曝光，360度全景
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。
，时长00:02
，时长00:02
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。
，时长01:00
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。
输入：一个由水构成的行走的人
扩展：一个由水构成的行走的人。背景中有闪电，同时从这个人身上散发出紫色的烟雾
输入：两只浣熊骑着摩托车在松树环绕的山路上行驶，8k
扩展：两只浣熊骑着摩托车。流星雨从浣熊身后坠落，撞击地面并引发爆炸
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）。
VideoPoet能够在各种以视频为中心的输入和输出上进行多任务处理。其中，LLM可选择将文本作为输入，来指导文本到视频、图像到视频、视频到音频、风格化和扩图任务的生成
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。
VideoPoet任务设计：不同模态通过tokenizer编码器和解码器与token相互转换。每个模态周围都有边界token，任务token表示要执行的任务类型
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：
左：宇航员在火星上跳舞，背景是五彩缤纷的烟花
右：无人机拍摄的丛林中一座非常尖锐的精灵石城，城中有一条湛蓝的河流、瀑布和陡峭的垂直悬崖
相比于其他只能生成3-4秒视频的模型，VideoPoet一次就可以生成长达10秒的视频。
无人机拍摄的古堡秋景
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。
左：转身看镜头；右：打哈欠
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。
生成「左」：跳机器人舞
生成「中」：跳Griddy舞
生成「右」：来一段Freestyle
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。
从左到右：拉远、滑动变焦、向左平移、弧型运动镜头、摇臂拍摄、无人机航拍
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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