
Использование передовых моделей искусственного интеллекта
Видеогенерация — процесс создания движущихся изображений из текстовых описаний или статических изображений. Это направление исследований нацелено на создание высококачественных, реалистичных видеороликов, преодолевая значительные вычислительные вызовы. AI-сгенерированные видео применяются в различных областях, таких как киноискусство, образование и видеосимуляции, предлагая эффективный способ автоматизации производства видеороликов. Однако, вычислительные требования для создания длительных и визуально последовательных видеороликов остаются главным препятствием, подталкивая исследователей к разработке методов, которые обеспечивают баланс качества и эффективности в видеогенерации.
Оптимизация процесса видеогенерации
Одной из значительных проблем в видеогенерации является огромная вычислительная стоимость, связанная с созданием каждого кадра. Итеративный процесс денойзинга, при котором шум постепенно удаляется из латентного представления до достижения желаемого качества изображения, занимает много времени. Этот процесс должен повторяться для каждого кадра в видеоролике, что делает время и ресурсы, необходимые для создания видеороликов высокого разрешения или продолжительности, запретительно высокими. Основное испытание заключается в оптимизации этого процесса без ущерба качеству и последовательности видеоконтента.
Решение: Diffusion Reuse Motion (Dr. Mo)
Команда исследователей представила сеть Diffusion Reuse Motion (Dr. Mo) для решения проблемы неэффективности существующих моделей видеогенерации. Dr. Mo снижает вычислительную нагрузку за счёт использования согласованности движений между последовательными кадрами видео. Дальнейшие исследования показали, что шаблоны шума остаются согласованными на многих кадрах на ранних этапах процесса денойзинга. Dr. Mo использует эту согласованность для передачи крупномасштабного шума с одного кадра на другой, устраняя избыточные вычисления. Кроме того, Denoising Step Selector (DSS), мета-сеть, динамически определяет подходящий шаг для переключения от передачи движения к традиционному денойзингу, дополнительно оптимизируя процесс генерации.