蕭簫發(fā)自凹非寺量子位|公眾號(hào)QbitAI一周不到，AI畫師又“進(jìn)階”了，還是一個(gè)大跨步——直接1句話生成視頻的那種。輸入“一個(gè)下午在海灘上奔跑的女人”，立刻就蹦出一個(gè)4秒32幀的小片段：又或是輸入“一顆燃燒的心”，就能看見一只被火焰包裹的心

蕭簫 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

一周不到，AI畫師又“進(jìn)階”了，還是一個(gè)大跨步——

直接1句話生成視頻的那種。

輸入“一個(gè)下午在海灘上奔跑的女人”，立刻就蹦出一個(gè)4秒32幀的小片段：

又或是輸入“一顆燃燒的心”，就能看見一只被火焰包裹的心：

這個(gè)最新的文本-視頻生成AI，是清華&智源研究院出品的模型CogVideo。

Demo剛放到網(wǎng)上就火了起來，有網(wǎng)友已經(jīng)急著要論文了：

CogVideo“一脈相承”于文本-圖像生成模型CogView2，這個(gè)系列的AI模型只支持中文輸入，外國(guó)朋友們想玩還得借助谷歌翻譯：

看完視頻的網(wǎng)友直呼“這進(jìn)展也太快了，要知道文本-圖像生成模型DALL-E2和Imagen才剛出”

還有網(wǎng)友想象：照這個(gè)速度發(fā)展下去，馬上就能看到AI一句話生成VR頭顯里的3D視頻效果了：

所以，這只名叫CogVideo的AI模型究竟是什么來頭？

生成低幀視頻后再插幀

團(tuán)隊(duì)表示，CogVideo應(yīng)該是當(dāng)前最大的、也是首個(gè)開源的文本生成視頻模型。

在設(shè)計(jì)模型上，模型一共有90億參數(shù)，基于預(yù)訓(xùn)練文本-圖像模型CogView2打造，一共分為兩個(gè)模塊。

第一部分先基于CogView2，通過文本生成幾幀圖像，這時(shí)候合成視頻的幀率還很低；

第二部分則會(huì)基于雙向注意力模型對(duì)生成的幾幀圖像進(jìn)行插幀，來生成幀率更高的完整視頻。

在訓(xùn)練上，CogVideo一共用了540萬個(gè)文本-視頻對(duì)。

這里不僅僅是直接將文本和視頻匹配起來“塞”給AI，而是需要先將視頻拆分成幾個(gè)幀，并額外給每幀圖像添加一個(gè)幀標(biāo)記。

這樣就避免了AI看見一句話，直接給你生成幾張一模一樣的視頻幀。

其中，每個(gè)訓(xùn)練的視頻原本是160×160分辨率，被CogView2上采樣（放大圖像）至480×480分辨率，因此最后生成的也是480×480分辨率的視頻。

至于AI插幀的部分，設(shè)計(jì)的雙向通道注意力模塊則是為了讓AI理解前后幀的語(yǔ)義。

最后，生成的視頻就是比較絲滑的效果了，輸出的4秒視頻幀數(shù)在32張左右。

在人類評(píng)估中得分最高

這篇論文同時(shí)用數(shù)據(jù)測(cè)試和人類打分兩種方法，對(duì)模型進(jìn)行了評(píng)估。

研究人員首先將CogVideo在UCF-101和Kinetics-600兩個(gè)人類動(dòng)作視頻數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測(cè)試。

其中，F(xiàn)VD（Fréchet視頻距離）用于評(píng)估視頻整體生成的質(zhì)量，數(shù)值越低越好；IS（Inception score）主要從清晰度和生成多樣性兩方面來評(píng)估生成圖像質(zhì)量，數(shù)值越高越好。

整體來看，CogVideo生成的視頻質(zhì)量處于中等水平。

但從人類偏好度來看，CogVideo生成的視頻效果就比其他模型要高出不少，甚至在當(dāng)前最好的幾個(gè)生成模型之中，取得了最高的分?jǐn)?shù)：

具體來說，研究人員會(huì)給志愿者一份打分表，讓他們根據(jù)視頻生成的效果，對(duì)幾個(gè)模型生成的視頻進(jìn)行隨機(jī)評(píng)估，最后判斷綜合得分：

CogVideo的共同一作洪文逸和丁銘，以及二作鄭問迪，三作Xinghan Liu都來自清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系。

此前，洪文逸、丁銘和鄭問迪也是CogView的作者。

論文的指導(dǎo)老師唐杰，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授，智源研究院學(xué)術(shù)副院長(zhǎng)，主要研究方向是AI、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜等。

對(duì)于CogVideo，有網(wǎng)友表示仍然有些地方值得探究，例如DALL-E2和Imagen都有一些不同尋常的提示詞來證明它們是從0生成的，但CogVideo的效果更像是從數(shù)據(jù)集中“拼湊”起來的：

例如，獅子直接“用手”喝水的視頻，就不太符合我們的常規(guī)認(rèn)知（雖然很搞笑）：

（是不是有點(diǎn)像給鳥加上兩只手的魔性表情包）

但也有網(wǎng)友指出，這篇論文給語(yǔ)言模型提供了一些新思路：

用視頻訓(xùn)練可能會(huì)進(jìn)一步釋放語(yǔ)言模型的潛力。因?yàn)樗粌H有大量的數(shù)據(jù)，還隱含了一些用文本比較難體現(xiàn)的常識(shí)和邏輯。

目前CogVideo的代碼還在施工中，感興趣的小伙伴可以去蹲一波了~

項(xiàng)目&論文地址：https://github.com/THUDM/CogVideo

參考鏈接：[1]https://twitter.com/ak92501/status/1531017163284393987[2]https://news.ycombinator.com/item?id=31561845[3]https://www.youtube.com/watch?v=P7JRvwfHFwo[4]https://agc.platform.baai.ac.cn/CogView/index.html[5]https://www.reddit.com/r/MediaSynthesis/comments/v0kqu8/cogvideo_largescale_pretraining_for_texttovideo/

— 完 —

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