AIGC - 视频生成模型的相关算法进展_phenaki: variable length video generation from ope

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视频生成技术确实是一个很有潜力的颠覆性技术领域，可以作为企业创新梯队的重点关注方向，最近发展很快，一直也有跟进这个方向的发展。

当前视频生成技术在哪些方面已突破，哪些方面还有卡点?，例如内容质量、一致性、视频长 度、清晰度、稳定性、复杂动作生成等。

视频生成技术，根据给定的文本、图像、视频等输入，自动生成符合描述的视频内容。视频生成技术在近年来取得了显著的进展，但也面临着一些挑战和限制。以下是一些视频生成技术的突破和卡点：

• 内容质量：视频生成技术的一个重要目标是提高生成视频的内容质量，使其更逼真、清晰和细致。目前，Phenaki，MagicVideo等。这些技术主要利用了扩散模型（Diffusion model）的优势，通过逆向降噪推断来生成图像，同时利用Transformer模型来捕捉视频的时空动态。然而，内容质量的提高也需要更大的计算资源和数据量，这可能限制了视频生成技术的普及和应用。
• 一致性：视频生成技术的另一个重要目标是保证生成视频的一致性，使其与输入的描述、风格和语义相匹配，同时在时间上保持流畅和连贯。目前，CogVideo能够根据中文文本描述