Оживляя текст: новый подход к генерации видео

от

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали метод, позволяющий создавать более качественные и детализированные видеоролики на основе текстовых описаний.

В архитектуре RISE-T2V адаптер перефразирования интегрирует возможности больших языковых моделей и диффузионных моделей, позволяя генерировать видео на основе скрытых состояний текста, полученных из предсказания следующего токена, а двухэтапная схема обучения сначала адаптирует текстовые кодировки, а затем обеспечивает адаптацию движения.
В архитектуре RISE-T2V адаптер перефразирования интегрирует возможности больших языковых моделей и диффузионных моделей, позволяя генерировать видео на основе скрытых состояний текста, полученных из предсказания следующего токена, а двухэтапная схема обучения сначала адаптирует текстовые кодировки, а затем обеспечивает адаптацию движения.

В данной статье представлена платформа RISE-T2V, использующая большие языковые модели и адаптер перефразирования для улучшения понимания запросов и извлечения семантических признаков в процессе генерации видео.

🚀 Квантовые новости

Подключайся к потоку квантовых мемов, теорий и откровений из параллельной вселенной.
Только сингулярные инсайты — никакой скуки.

Присоединиться к каналу

Несмотря на прогресс в области генерации видео по текстовому описанию, существующие модели часто демонстрируют снижение качества при использовании лаконичных запросов. В данной работе, представленной под названием ‘RISE-T2V: Rephrasing and Injecting Semantics with LLM for Expansive Text-to-Video Generation’, предложен фреймворк RISE-T2V, интегрирующий большие языковые модели (LLM) и диффузионные модели видео посредством адаптера перефразирования. Это позволяет неявно расширять и уточнять запросы, улучшая семантическое понимание и качество генерируемого видео. Способствует ли подобный подход созданию более гибких и интуитивно понятных систем генерации видеоконтента?

Вызов Современного Видеосинтеза

Современные методы преобразования текста в видео сталкиваются с трудностями в создании последовательностей, демонстрирующих высокую временную когерентность и качество изображения. Несмотря на прогресс в генерации изображений по текстовому описанию, перенос этих технологий в область видео требует поддержания согласованности между кадрами.

Существующие подходы часто демонстрируют недостаточную чувствительность к нюансам сложных запросов, что приводит к визуально не привлекательным или логически непоследовательным видео. Ограничения проявляются в неспособности адекватно интерпретировать отношения между объектами, действиями и контекстом.

Исследование демонстрирует высокую временную согласованность генерируемых видео с текстовыми запросами в многосценарных условиях, а также возможность использования французских и китайских запросов для генерации видео.
Исследование демонстрирует высокую временную согласованность генерируемых видео с текстовыми запросами в многосценарных условиях, а также возможность использования французских и китайских запросов для генерации видео.

Создание правдоподобных видео из текста требует не просто генерации кадров, но и плетения непрерывного полотна, где каждая деталь говорит о гармонии формы и содержания.

RISE-T2V: Большие Языковые Модели в Основе Видеосинтеза

Модель RISE-T2V представляет собой фреймворк, использующий возможности больших языковых моделей (LLM) для улучшения генерации видео по текстовому описанию. Ключевая особенность — не только понимание запроса, но и его перефразирование и уточнение.

Процесс перефразирования, поддерживаемый Two-Stage Rephrasing и LLM-Based Encoders, обеспечивает более полное и семантически точное представление желаемого видеоконтента, что позволяет генерировать видео, лучше соответствующие запросу и обладающие более высоким качеством.

Предложенный метод объединяет извлечение признаков с помощью CLIP/T5 с перефразированием запросов с использованием большой языковой модели (LLM) и адаптером перефразирования, что обеспечивает плавную интеграцию семантического извлечения признаков и предварительно обученной диффузионной модели.
Предложенный метод объединяет извлечение признаков с помощью CLIP/T5 с перефразированием запросов с использованием большой языковой модели (LLM) и адаптером перефразирования, что обеспечивает плавную интеграцию семантического извлечения признаков и предварительно обученной диффузионной модели.

Для эффективной адаптации и тонкой настройки больших языковых моделей, RISE-T2V использует LoRA (Low-Rank Adaptation), оптимизируя производительность генерации видео при сохранении вычислительной эффективности.

Улучшение Качества и Когерентности с Помощью Адаптеров Перефразирования

Ключевым компонентом RISE-T2V является модуль адаптера перефразирования (Rephrasing Adapter), предназначенный для бесшовной интеграции кодировок перефразированного текста с диффузионными моделями. Этот адаптер преодолевает разрыв между семантическим пониманием языковой модели (LLM) и возможностями визуальной генерации диффузионной модели.

Адаптер перефразирования (RA) обучается на объединенных данных, включающих исходные инструкции, исходные текстовые запросы и перефразированные запросы, извлекая скрытые состояния для обучения, что приводит к генерации более четких и эстетически приятных изображений.
Адаптер перефразирования (RA) обучается на объединенных данных, включающих исходные инструкции, исходные текстовые запросы и перефразированные запросы, извлекая скрытые состояния для обучения, что приводит к генерации более четких и эстетически приятных изображений.

Обучение адаптера зависит от данных чат-обучения (Chat Training Data), обеспечивая эффективную обработку и уточнение разговорных запросов. Это позволяет системе адаптироваться к различным стилям и нюансам пользовательского ввода.

RISE-T2V демонстрирует передовые результаты, занимая первое место в шести из восьми подкатегорий метрики эстетического качества VBench и показывая превосходные результаты в оценках людей, касающихся эстетики, временного качества и соответствия текста генерируемому видео.

За Пределами Современного Состояния: Расширение Горизонтов Видеосоздания

Предложенная архитектура RISE-T2V значительно улучшает качество генерируемого видео, повышая визуальные характеристики и открывая возможности для реализации более сложных сценариев генерации видеоконтента.

Фреймворк RISE-T2V поддерживает многоязычную генерацию, позволяя пользователям создавать видеоролики на основе текстовых запросов на различных языках, расширяя сферу применения технологии.

Использование CLIP в качестве текстового энкодера и ChatGLM3 в качестве LLM, а также стилизация AnimateDiff и RISE-AnimateDiff, наряду с видео CogVideoX и RISE-CogVideoX, демонстрирует возможности предложенного подхода в различных контекстах.
Использование CLIP в качестве текстового энкодера и ChatGLM3 в качестве LLM, а также стилизация AnimateDiff и RISE-AnimateDiff, наряду с видео CogVideoX и RISE-CogVideoX, демонстрирует возможности предложенного подхода в различных контекстах.

В ходе сравнительного анализа на бенчмарке VBench, RISE-T2V показал наивысший средний балл, превзойдя такие модели, как AnimateDiff, CogVideoX, Latte и ModelScope T2V. Принципы, лежащие в основе данной архитектуры, могут быть расширены и применены к другим модальностям, например, для преобразования изображений в видео или аудио в видео.

Истинное мастерство проявляется не в создании иллюзии, а в гармоничном соединении формы и содержания, где каждая деталь служит целостности восприятия.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к элегантности в области генерации видео. Авторы, подобно музыкантам, настраивают каждый элемент системы – от обработки текстовых запросов до диффузионной модели – для достижения гармоничного результата. Внедрение Rephrasing Adapter и семантического анализа, как тонкая настройка инструментов, позволяет добиться более глубокого понимания запроса и, следовательно, более качественного видео. Как отмечал Дэвид Марр: «Понимание — это построение моделей, которые позволяют предсказывать события». Данная работа, сфокусировавшись на улучшении понимания текстовых запросов, подтверждает эту мысль, демонстрируя, что качественная генерация видео напрямую зависит от способности системы интерпретировать и предсказывать желаемый результат на основе входных данных.

Что впереди?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует элегантность подхода к проблеме генерации видео из текста. Однако, стоит признать, что улучшение «понимания» промпта – это лишь первый шаг на бесконечном пути. Иллюзия осмысленного ответа, создаваемая большими языковыми моделями, не должна заслонять фундаментальную сложность семантического пространства. Вопрос не в том, чтобы заставить модель «понимать» текст, а в том, чтобы создать систему, способную достоверно интерпретировать намерения, стоящие за ним.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется разработка более эффективных методов извлечения и интеграции семантических признаков. Простое добавление «адаптера» – это, скорее, инженерный трюк, нежели принципиальное решение. Истинный прогресс потребует глубокого переосмысления архитектуры моделей и методов обучения, отказа от поверхностных корреляций в пользу подлинного понимания причинно-следственных связей.

В конечном итоге, успех в области генерации видео из текста будет зависеть не от увеличения размера моделей или сложности алгоритмов, а от способности создать систему, способную к настоящей творческой импровизации – к генерации не просто «правильных», но и интересных видео. И в этом, возможно, кроется самая сложная задача.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04317.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-09 23:56