ai生成的为什么会有这种服务

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全网火爆的 ai 视频在生成出来之前，竟然只是一块杂乱无章的三维噪声。然而在它诞生之前， ai 生成视频只能靠硬拼。回到二零二三年，你试图用主流的扩散模型让图片动起来。你沿用了生成图片的 unite 架构，给它加上时间层，试图一张张生成画面再连起来。 但你很快发现，这种各自为政的方法根本行不通，上一针的人脸还很清晰，下一针就空快成了鬼。你意识到，视频的本质不仅是一张张连续的图片，而是一个密不可分的整体。如果每一针之间缺乏深层的逻辑联系，那么画面将会充满闪烁和抖动。 为此，聪明的你果断出手，推翻了独立生成视频帧的旧思路，而是直接将其视为一个长宽、时间三个维度并存的三维式空快。 为此，你突发奇想，既然二维的图片可以用纯造生图去造生成，那么这个三维的视频块理应也能用三维的造生块去造获得。你决定像生成静态图片一样，利用扩散方程训练模型预测造生，试图从一整块纯三维造生中直接还原出一段完整的视频。 但你没想到，三维数据的计算量是二维图片的指数级倍数。传统的 unet 模型卷积核太小，一次只能处理一小块数据，根本记不住太远的时空信息，就像管中窥豹。于是你灵机一动，搬来了大语言模型的核心 transformer。 你 像切豆腐一样，把这个巨大的时空块切成了无数个微小的立体方块 touch， 并将它们编码成像量 token。 更重要的是， transformer 内置的自主意志机制，像无数根看不见的神经网络，能强行计算每一个视频快与其他所有视频快的关联度。这下 ai 终于开了透视眼，它不再受限于局部，而是能同时感知这个三维快中所有部分的信息，效率瞬间暴涨。 无论相隔多远，只要是视频快中相互关联的物体，它就会交换信息。喂，我们两个的关联度很高， 一会儿玻璃掉，相同的噪声让画面就不会崩坏了。这种局的关联性就像给视频打上了逻辑的水泥，让整个时空块成为一个密不可分的整体，画面终于不再崩坏。视频现在连贯了，但生成的全是随机画面，完全不听你的指挥。 你突然想到自己漏了一个重要的东西，提示词或参考图。于是你在模型中引入了交叉注意力机制，把用户的提示词或参考图也编码成像量，强行插入到视频快的计算过程中。不同于自注意力让视频快之间产生关联， 交叉注意力机制则是让视频快和提示词或参考图像量产生关联。你让每一个噪点在消除时都要参照提示词向量的信息，从而精确引导模型生成你想要的画面。 经过多层这样的处理，视频生成了。但你敏睿的发现，画面虽然流畅，但物理效果很假，重力感缺失。因为仅靠看视频学习，很难学会真实的物理定律。于是你记出了终极杀招，物理反馈，强化学习。你 利用 u e 五、 uni 的 等物理引擎，生成了近乎无限的符合完美物理规则的合成数据，让模型生成的视频与这些标准答案进行对比。 一旦 ai 生成的像素运动轨迹出现偏差，就通过强化学习信号强迫他修正参数。你甚至训练了一个专门的物理判别器，专门检测生成的画面是否合理，逼着模型学会了什么是重力，什么是碰撞。通过三百六十度无死角的不断训练，模型终于学会生成符合物理的画面。 紧接着，你发现 ai 生成的视频还有一个顽疾，它只会傻傻地固定镜头向左转、右转，这种提示词根本无法精准控制运镜。你再次利用游戏引擎的优势，将摄像机的精确姿态参数 power pose 编码成具体的向量，通过交叉注意力层显示的注入到 d t 的 每一层中。 这样一来，物体的运动与镜头的运动被完美分离，大范围的推拉、摇移，甚至复杂的运动镜头都不再是难题。 就在你以为大功告成，准备一口气生成一段一分钟的镜头时，却发现你的显卡被这巨大的数据量撑爆了，无法一下生成这么长的视频。无奈之下，你只能采取分段施工的策略，把长视频切成几段依次生成。 可如果不加干预，分段后的视频在镜头切换时根本无法保证人物场景的一致升。于是，为了保住角色的脸，你在自注意力机制上动了手脚。 当生成新的一段视频时，你强行将上一段的最后几帧提取出来作为参考图塞进本段的计算中，强迫每一个向量在计算时都必须参照上段视频的图像。这招首尾相连的棋策完美保证了多镜头下的人物一致性。 最后，为了解决对口型和音画同步的难题，你彻底抛弃了先出画面再配音的旧模式。你构建了原声多模态模型，将视觉通道和听觉通道打通， 视频和音频被分别编码成 token， 打包进同一个系列输入。这时候视觉不再是孤独的，他在计算自注意力时，会同时参考音频 token 的 信息，画面生成的瞬间，声音也同步诞生，两者成为了密不可分的整体。 恭喜你，你成功发明了基于 d i t 架构的 ai 视频生成模型，它不再是简单的拼凑像素，而是一个能快速生成大片的给力工具。从史密斯吃面的鬼畜到如今的好莱坞级大片，这就是 ai 视频进化的全部秘密！