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。
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：
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。
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。
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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