このAI研究は、高品質なビデオ生成のための2つの拡散モデル、テキストからビデオ（T2V）モデルと画像からビデオ（I2V）モデルを紹介します

AI研究の最新成果！高品質なビデオ生成のための2つの拡散モデル、テキストからビデオ（T2V）モデルと画像からビデオ（I2V）モデルを紹介

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香港の研究者チームが、高品質な動画生成のための2つのオープンソース拡散モデルを紹介しました。テキストからビデオ（T2V）モデルは、他のオープンソースのT2Vモデルよりも優れたパフォーマンスでシネマクオリティのビデオを生成します。一方、画像からビデオ（I2V）モデルは、参照画像をビデオに変換しながらコンテンツ、構造、スタイルを保持します。これらのモデルは、研究者やエンジニアにとって貴重なリソースを提供し、学術界や産業界のビデオ生成技術を進歩させることが期待されています。

拡散モデル（DM）は、テキストから画像やビデオの生成を含むコンテンツ生成において優れた実績を残しています。Make-A-Video、Imagen Videoなどのビデオ拡散モデル（VDM）は、オープンソースのT2Vモデルにおいて時間的一貫性を確保するためにStable Diffusion（SD）フレームワークを拡張しました。しかし、これらのモデルには解像度、品質、構成上の制約があります。これらのモデルは、コミュニティ内の既存のオープンソースのT2Vモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮し、技術の進歩をもたらします。

生成モデル、特に拡散モデルは、画像とビデオの生成を進化させてきました。オープンソースのテキストから画像（T2I）モデルは存在しますが、T2Vモデルは限定的です。T2Vには時間的アテンションレイヤーと一貫性のための共同学習が含まれており、I2Vは画像のコンテンツと構造を保持します。研究者はこれらのモデルを共有することで、オープンソースコミュニティを強化し、ビデオ生成技術を前進させることを目指しています。

• このAI研究は、「Atom」という低ビット量子化技術を導入し、効率的かつ正確な大規模言語モデル（LLM）の提供を行っています
• このAI研究により、チップデザインに適した言語モデルの独自な手法が紹介されています
• オックスフォード大学の研究者たちは、DynPointという人工知能アルゴリズムを開発しましたこのアルゴリズムは、自由な単眼ビデオの新しい視点を迅速に合成することを目的としています

研究では、T2VおよびI2Vの2つの拡散モデルを提案しています。T2Vは、3D U-Netアーキテクチャを使用し、空間・時間ブロック、畳み込み層、空間・時間トランスフォーマー、およびデュアルクロスアテンションレイヤーを備え、テキストと画像のエンベッディングを整列させます。I2Vは画像をビデオクリップに変換し、コンテンツ、構造、スタイルを保持します。両モデルは学習可能なプロジェクションネットワークを使用してトレーニングされます。評価は、ビデオの品質とテキストとビデオ間の整合性に関するメトリックを使用します。

提案されたT2VおよびI2Vモデルは、他のオープンソースモデルよりも優れたビデオ品質とテキスト-ビデオの整合性を発揮します。T2Vはノイズ除去3D U-Netアーキテクチャを使用しており、生成されたビデオにおいて高い視覚的忠実度を提供します。I2Vは効果的に画像をビデオクリップに変換し、コンテンツ、構造、スタイルを保持します。Gen-2、Pika Labs、ModelScopeなどのモデルとの比較分析では、視覚品質、テキスト-ビデオの整合性、時間的一貫性、モーション品質のすぐれたパフォーマンスが示されました。

まとめると、ビデオ生成のための最近のT2VおよびI2Vモデルの導入は、コミュニティの技術的進歩を推進する上で大きなポテンシャルを示しています。これらのモデルはビデオ品質とテキスト-ビデオの整合性の面で優れたパフォーマンスを発揮していますが、生成されたビデオの持続時間、解像度、モーション品質などの領域で将来の改善が必要です。しかし、これらのオープンソースモデルの開発により、研究者はこの分野におけるさらなる改善が可能と信じています。

将来的には、フレームの追加やフレーム補間モデルの作成を検討することで、モデルの持続時間を2秒以上に延長することができるでしょう。解像度を向上させるために、ScaleCrafterとの協力や空間的アップスケーリングの使用を検討することができます。モーションと視覚品質を向上させるために、より高品質なデータとの協力を検討することも有益です。画像プロンプトの追加や画像条件付きブランチの研究なども、拡散モデルを使用した視覚的忠実度の向上とともにダイナミックなコンテンツの生成を創造するためのポテンシャルがあります。

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香港の研究者チームが高品質な動画生成のための2つのオープンソース拡散モデルを紹介しました。テキスト入力から映画のような品質のビデオを生成するテキストからビデオ（T2V）モデルは、他のオープンソースのT2Vモデルを凌駕する性能を誇ります。一方、参照画像をコンテンツ、構造、スタイルを保持しながらビデオに変換する画像からビデオ（I2V）モデルもあります。これらのモデルは、学術界や産業界でのビデオ生成技術の進歩に貢献し、研究者やエンジニアにとって貴重なリソースとなることでしょう。

拡散モデル（DM）は、テキストから画像やビデオの生成などのコンテンツ生成において優れた成果を上げてきました。Make-A-VideoやImagen Videoなどのビデオ拡散モデル（VDM）では、オープンソースのT2Vモデルに時間的な一貫性を確保するためにStable Diffusion（SD）フレームワークが拡張されています。しかし、これらのモデルには解像度や品質、構成の制限があります。これらのモデルは既存のオープンソースのT2Vモデルを上回り、コミュニティのテクノロジーの進歩を促進することが期待されています。

生成モデル、特に拡散モデルは、画像やビデオの生成において進歩を遂げてきました。オープンソースのテキストから画像（T2I）モデルは存在しますが、T2Vモデルは限られています。T2Vモデルには時間的なアテンションレイヤーや一貫性のための共同トレーニングが含まれており、I2Vモデルには画像のコンテンツと構造を保持する機能があります。研究者たちはこれらのモデルを共有することで、オープンソースコミュニティを支援し、ビデオ生成技術を前進させようとしています。

この研究では、T2VモデルとI2Vモデルの2つの拡散モデルが提案されています。T2Vモデルは、3D U-Netアーキテクチャ、空間・時間ブロック、畳み込み層、空間・時間トランスフォーマー、デュアルクロスアテンション層を使用して、テキストと画像の埋め込みを整列させます。I2Vモデルは画像をビデオクリップに変換し、コンテンツ、構造、スタイルを保持します。両モデルは学習可能なプロジェクションネットワークを使用してトレーニングされます。評価では、ビデオの品質とテキストとビデオの整合性のためのメトリックが使用されます。

提案されたT2VモデルとI2Vモデルは、他のオープンソースモデルを上回るビデオの品質とテキストとビデオの整合性を発揮しています。T2Vモデルは、ノイズリダクション3D U-Netアーキテクチャを使用して、生成されたビデオの高い視覚的忠実度を提供します。I2Vモデルは画像をビデオクリップに変換し、コンテンツ、構造、スタイルを保持します。Gen-2やPika Labs、ModelScopeなどのモデルとの比較分析によって、視覚の品質、テキストとビデオの整合性、時間的な一貫性、モーションの品質などで優れた性能が示されています。

まとめると、ビデオ生成のための最近のT2VモデルとI2Vモデルの導入は、コミュニティの技術の進歩に大いに貢献してきました。これらのモデルはビデオの品質とテキストとビデオの整合性という面で優れたパフォーマンスを発揮していますが、生成されたビデオの持続時間や解

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