国内高校成功开发VDT类Sora模型,ICLR 2024会议接收通用视频传播Transformer
作者:BlueNight
时间:2024-02-25
浏览:1
2月16日,OpenAISora的发布无疑标志着视频生成领域的一次重大突破。Sora基于DiffusionTransformer架构,和市面上大部分主流方法(由2DStableDiffusion扩展)并不相同。为什么Sora坚持使用DiffusionTransformer,其中的原因从同时期发表在ICLR2024(VDT:General-purposeVideoDiffusionTransformersviaMaskModeling)的论文可以窥见一二。这项工作由中国人民大学研究团队主导,并与加州大学伯克

论文标题:VDT: General-purpose Video Diffusion Transformers via Mask Modeling 文章地址:Openreview: https://openreview.net/pdf?id=Un0rgm9f04 arXiv地址: https://arxiv.org/abs/2305.13311 项目地址:VDT: General-purpose Video Diffusion Transformers via Mask Modeling 代码地址:https://github.com/RERV/VDT
与主要为图像设计的 U-Net 不同,Transformer 能够借助其强大的 token 化和注意力机制,捕捉长期或不规则的时间依赖性,从而更好地处理时间维度。 只有当模型学习(或记忆)了世界知识(例如空间时间关系和物理法则)时,才能生成与现实世界相符的视频。因此,模型的容量成为视频扩散的一个关键组成部分。Transformer 已经被证明具有高度的可扩展性,比如 PaLM 模型就拥有高达 540B 的参数,而当时最大的 2D U-Net 模型大小仅 2.6B 参数(SDXL),这使得 Transformer 比 3D U-Net 更适合应对视频生成的挑战。 视频生成领域涵盖了包括无条件生成、视频预测、插值和文本到图像生成等多项任务。以往的研究往往聚焦于单一任务,常常需要为下游任务引入专门的模块进行微调。此外,这些任务涉及多种多样的条件信息,这些信息在不同帧和模态之间可能有所不同,这就需要一个能够处理不同输入长度和模态的强大架构。Transformer 的引入能够实现这些任务的统一。
将 Transformer 技术应用于基于扩散的视频生成,展现了 Transformer 在视频生成领域的巨大潜力。VDT 的优势在于其出色的时间依赖性捕获能力,能够生成时间上连贯的视频帧,包括模拟三维对象随时间的物理动态。 提出统一的时空掩码建模机制,使 VDT 能够处理多种视频生成任务,实现了技术的广泛应用。VDT 灵活的条件信息处理方式,如简单的 token 空间拼接,有效地统一了不同长度和模态的信息。同时,通过与该工作提出的时空掩码建模机制结合,VDT 成为了一个通用的视频扩散工具,在不修改模型结构的情况下可以应用于无条件生成、视频后续帧预测、插帧、图生视频、视频画面补全等多种视频生成任务。






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