Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают принципиально новый подход к созданию видео, объединяющий генерацию текста и видео в единый, взаимосвязанный процесс.
Представлен фреймворк TV2TV, использующий возможности больших языковых моделей для улучшения качества и управляемости генерации видео на основе текстовых запросов.
Несмотря на значительный прогресс в генерации видео, модели часто испытывают трудности с созданием сложных сцен, требующих последовательного планирования и логических переходов. В данной работе представлена новая архитектура TV2TV: A Unified Framework for Interleaved Language and Video Generation, предлагающая подход к генерации видео посредством чередования текстовых и визуальных этапов. TV2TV использует сильные стороны больших языковых моделей для планирования контента, а затем воплощает его в визуальные кадры, значительно улучшая качество и управляемость генерируемых видео. Способно ли такое объединение текстового рассуждения и визуальной генерации открыть путь к созданию действительно интерактивных и осмысленных видеопоследовательностей?
За пределами Последовательной Генерации: Новая Парадигма
Традиционные методы генерации видео зачастую сталкиваются с проблемой сохранения временной согласованности и детального контроля над создаваемым контентом. Эти подходы, основанные на последовательной генерации кадров, как правило, формируют видео путем добавления каждого последующего кадра, не учитывая долгосрочные зависимости и контекст предыдущих. В результате, создаваемые видеоролики могут страдать от визуальных артефактов, нереалистичных переходов и отсутствия общей связности. Неспособность эффективно планировать и согласовывать действия на протяжении всей временной шкалы приводит к тому, что отдельные кадры, хоть и могут быть визуально привлекательными, не складываются в единое, убедительное повествование. Это особенно заметно в сложных сценах, требующих точной координации движений и взаимодействий между объектами.
Традиционные методы генерации видео часто испытывают трудности с последовательным и логичным отображением текста на протяжении всего процесса создания. В существующих системах текстовые инструкции, как правило, применяются лишь на начальных этапах, после чего алгоритм самостоятельно достраивает видеоряд. Это приводит к тому, что с течением времени визуальный контент может отклоняться от первоначального текстового описания, возникают несоответствия и нелогичности. Например, изменение освещения или добавление новых объектов в кадр могут не соответствовать исходным указаниям в тексте, что снижает реалистичность и связность создаваемого видео. Неспособность поддерживать согласованность между текстом и видео на протяжении всего процесса генерации является серьезным ограничением для создания сложных и детализированных видеороликов.
Существующие методы генерации видео часто сталкиваются с трудностями в поддержании временной связности и детализированного контроля, полагаясь на последовательную обработку данных. Для преодоления этих ограничений необходима новая основа, способная эффективно объединить текстовое управление и визуальный контент на протяжении всего процесса создания видеоряда. Такая интеграция позволит добиться более тонкой настройки и реалистичного отображения сцен, предоставив возможность создавать видео, точно соответствующие заданным текстовым описаниям и творческим замыслам. Разработка подобного фреймворка открывает новые перспективы в области автоматизированного видеопроизводства, позволяя значительно расширить возможности для создания контента различного назначения — от развлекательных роликов до образовательных материалов и профессиональных презентаций.
Предложенная система TV2TV радикально отличается от традиционных методов генерации видео, преодолевая ограничения последовательного подхода. Вместо того, чтобы сначала создавать видео, а затем пытаться скорректировать его с помощью текстовых подсказок, TV2TV использует принцип чередования генерации текста и видео. Этот метод позволяет постоянно интегрировать текстовое руководство на каждом этапе создания, обеспечивая высокую степень согласованности и детального контроля над конечным результатом. Фактически, текстовые описания не просто применяются к готовому видеоряду, а активно участвуют в формировании каждого кадра, что позволяет создавать более реалистичные и соответствующие заданным параметрам видеоматериалы. Такой подход открывает новые возможности для управления творческим процессом и значительно повышает качество генерируемого контента.
TV2TV: Архитектура Чередующейся Генерации
Архитектура TV2TV использует Mixture-of-Transformers (MoT) для эффективной обработки как текстовых, так и видеоданных. MoT позволяет модели динамически выбирать и комбинировать различные экспертные сети (Transformers) в зависимости от входных данных, что обеспечивает более гибкое и эффективное представление мультимодальной информации. В данном контексте, MoT позволяет TV2TV эффективно объединять информацию из текстовой и видеомодальностей, что необходимо для задач, требующих совместного понимания и генерации контента на основе этих данных. Такой подход позволяет масштабировать модель, добавляя новые эксперты для улучшения производительности и расширения возможностей.
Текстовый модуль архитектуры TV2TV инициализирован моделью Llama-3.2-3B, что обеспечивает высокую производительность в задачах понимания естественного языка. Llama-3.2-3B представляет собой предварительно обученную языковую модель, разработанную для эффективной обработки и генерации текста. Использование данной модели в качестве основы для текстового модуля позволяет TV2TV эффективно извлекать семантическую информацию из текстовых запросов и использовать её для управления генерацией видео, а также для обеспечения согласованности между текстом и визуальным контентом. Предварительная тренировка модели на большом объеме текстовых данных обеспечивает её способность к обобщению и адаптации к различным задачам обработки языка.
В архитектуре TV2TV для генерации видео используется метод сопоставления потоков (flow matching), позволяющий непрерывно генерировать видеотокены внутри каждого фрагмента кадра. Этот подход обеспечивает плавный переход между кадрами, в отличие от дискретной генерации, и позволяет модели предсказывать последовательность видеотокенов, основываясь на непрерывном процессе диффузии. Суть метода заключается в обучении модели предсказывать направление потока данных, необходимого для преобразования случайного шума в осмысленный видеотокен. Такой подход позволяет генерировать видео с более высоким качеством и согласованностью, поскольку модель учится учитывать взаимосвязи между последовательными кадрами на уровне непрерывного потока данных.
Архитектура TV2TV использует подход, вдохновленный трансфузионным моделированием, что позволяет осуществлять совместное обучение языковой и видео предсказанию. В данном контексте, это означает, что модель одновременно обрабатывает и анализирует как текстовые данные, так и видеопоследовательности, устанавливая взаимосвязи между ними. Вместо последовательной обработки, модель обучается предсказывать будущие кадры видео и соответствующие текстовые описания совместно, что приводит к улучшенному пониманию контекста и повышению качества генерируемого контента. Такой подход позволяет модели учитывать как лингвистические особенности текста, так и визуальные характеристики видео, обеспечивая более когерентное и реалистичное генерирование мультимедийного контента.
Обеспечение Временной Связности: Ключи к Контролируемой Генерации
Для обеспечения временной согласованности в процессе генерации видеопоследовательностей, TV2TV использует механизмы причинно-следственного внимания (causal attention). Данные механизмы ограничивают доступ к будущим кадрам при обработке текущего, что позволяет модели учитывать только предшествующую информацию при формировании следующего кадра. Это предотвращает «заглядывание в будущее» и обеспечивает последовательное и логически связное формирование видео, соответствующее временной структуре происходящих событий. В основе реализации лежит маскирование матрицы внимания, исключающее влияние будущих токенов на текущий момент времени.
Для обеспечения плавного перехода между обработкой текста и видео в TV2TV используются специальные токены начала (BOF — Beginning of Frame) и конца (EOF — End of Frame) видеофрагментов. Эти токены стратегически размещаются для четкого определения границ отдельных кадров или небольших блоков кадров в генерируемой видеопоследовательности. Использование BOF/EOF позволяет модели правильно сегментировать видеопоток, эффективно синхронизировать текстовые описания с соответствующими визуальными элементами и поддерживать последовательность генерируемого контента, что критически важно для создания когерентных видеороликов.
В ходе первичных экспериментов для демонстрации возможностей контролируемой генерации использовались сопоставленные действия контроллера и видеозаписи игрового процесса из Counter-Strike: Global Offensive (CS:GO). Данный выбор обусловлен наличием четко определенных действий игрока, которые непосредственно влияют на визуальные изменения в игровом мире, обеспечивая удобную платформу для оценки способности модели генерировать последовательные и управляемые видеофрагменты на основе текстовых команд. Сопоставление действий контроллера и соответствующих видеокадров позволило установить прямую связь между входом (текстовое описание желаемого действия) и выходом (сгенерированное видео), что необходимо для валидации подхода TV2TV.
В ходе экспериментов, использующих данные из игры CS:GO, модель TV2TV продемонстрировала 78% точность в задачах контролируемой генерации при ручном вмешательстве. Этот результат значительно превосходит показатели модели Think2V, что подтверждает эффективность предложенного подхода к чередованию обработки текста и видео. Полученные данные служат надежной базой для дальнейших исследований и подтверждают принципиальную возможность реализации контролируемой генерации видеопоследовательностей на основе текстовых команд.
Масштабирование на Реальные Данные: Генерация Спортивного Видео
Для проверки масштабируемости TV2TV в реальных условиях, разработанная система была применена к спортивному видеоконтенту. Эта область представляет собой особую сложность из-за требований к высокой точности изображения и динамичности происходящего. Спортивные трансляции предъявляют повышенные требования к визуальной детализации и реалистичности движений, что делает их идеальным полигоном для тестирования возможностей генерации видео. Применение TV2TV к спортивному видео позволило оценить способность системы создавать контент, соответствующий высоким стандартам качества, характерным для профессиональных спортивных трансляций, и продемонстрировать ее потенциал для создания нового контента или улучшения существующего.
Для масштабирования системы генерации видео к реальным условиям, был разработан плотный конвейер создания текстовых описаний, использующий современные мультимодальные модели, такие как Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct. Этот конвейер автоматически генерирует детализированные и взаимосвязанные текстовые аннотации для каждого кадра видео, значительно обогащая информацию, доступную для обучения модели. Вместо традиционных, более редких описаний, система создает плотную последовательность текстовых пояснений, позволяя модели лучше понимать контекст и взаимосвязи между различными элементами видеоряда. Такой подход позволяет значительно повысить качество генерируемого видео, делая его более связным, реалистичным и управляемым.
Для расширения возможностей обучения модели и повышения качества генерируемых видео, применялась техника интерлированного увеличения данных. Этот подход предполагает не просто добавление новых данных, а их обогащение контекстной информацией. Вместо подачи модели изолированных кадров, она получает последовательности, где каждый кадр сопровождается описанием предыдущих и последующих событий. Такая организация позволяет модели лучше понимать взаимосвязи между кадрами и генерировать более связные и реалистичные видеоролики. В контексте спортивных трансляций, интерлированное увеличение данных особенно эффективно, поскольку позволяет учитывать динамику игры, действия игроков и общий ход событий, что существенно повышает когерентность и правдоподобность сгенерированных видеофрагментов.
Разработанная система TV2TV демонстрирует выдающиеся результаты в генерации спортивных видеороликов, обеспечивая повышенную связность и управляемость контента. В ходе слепых сравнительных оценок, проведенных с участием людей, TV2TV показал значительное превосходство над моделью T2V: предпочтение было отдано новой системе в 91% случаев. Кроме того, в ходе комплексной оценки, TV2TV превзошел модель Cosmos2, подтверждая свою способность создавать более целостные и качественные видеоматериалы. Эти результаты указывают на значительный прогресс в области генерации видео, позволяющий создавать реалистичные и динамичные спортивные трансляции с высоким уровнем детализации и плавности.
Исследования показали, что разработанная система TV2TV демонстрирует значительно превосходящее визуальное качество по сравнению с моделью Think2V. Объективные метрики и субъективные оценки, полученные в ходе сравнительных экспериментов, подтверждают, что TV2TV способна генерировать видеоматериалы с более высокой детализацией, реалистичностью и общей эстетической привлекательностью. Это достигается благодаря усовершенствованной архитектуре и эффективным методам обучения, позволяющим системе лучше улавливать и воспроизводить сложные визуальные характеристики, что особенно заметно при генерации динамичного контента. Превосходство над Think2V подтверждается не только количественными показателями, но и очевидным восприятием улучшенного качества изображения зрителями.
Предложенная модель TV2TV, разлагая генерацию видео на последовательность взаимосвязанных текстовых и визуальных этапов, демонстрирует элегантный подход к управлению сложностью. Это напоминает принцип версионирования — каждая итерация, каждый сгенерированный кадр, является формой памяти, позволяющей системе эволюционировать и улучшаться. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Интернет — это не технология, а социальный феномен». Подобно этому, TV2TV не просто техническое решение, но и способ организации информации, позволяющий создавать более связные и контролируемые видеоматериалы, используя сильные стороны больших языковых моделей для улучшения как качества, так и управляемости процесса генерации. Стрела времени здесь всегда указывает на необходимость рефакторинга — постоянного улучшения и адаптации к новым требованиям.
Что же дальше?
Представленная работа, разлагая генерацию видео на чередующиеся этапы текста и изображения, демонстрирует логичный, хотя и не окончательный, шаг в эволюции систем синтеза. Неизбежно возникает вопрос: действительно ли повышение «контролируемости» является конечной целью, или же это лишь иллюзия стабильности перед лицом растущей сложности? Каждая дополнительная степень контроля требует соответствующих механизмов оценки и коррекции, которые, в свою очередь, подвержены тем же законам энтропии, что и сама система. Попытки «приручить» генеративные модели — занятие, возможно, столь же обреченное, сколь и благородное.
Очевидным направлением развития представляется отказ от жесткой последовательности «текст-видео» в пользу более органичного, циклического взаимодействия. Система, способная не только генерировать видео по текстовому описанию, но и «задавать вопросы» о недостаточностях описания, может приблизиться к более глубокому пониманию запроса. Однако и здесь кроется опасность: стремление к «пониманию» может привести к созданию систем, имитирующих разум, но лишенных истинного интеллекта — сложной конструкции, удерживающейся на хрупком фундаменте алгоритмов.
В конечном счете, развитие генеративных моделей — это не столько решение технических проблем, сколько исследование границ возможного. Каждая новая архитектура, каждый новый алгоритм — это лишь временная остановка в неумолимом потоке времени. Все системы стареют, вопрос лишь в том, делают ли они это достойно, оставляя после себя нечто большее, чем просто набор пикселей и строк кода.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05103.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Взгляд в будущее видео: ускорение генерации с помощью LiteAttention
- Квантовый шум: новые горизонты квантовых алгоритмов
- Уменьшение глубины квантовых схем: новый путь к устойчивым алгоритмам
- Квантовые проблемы и их решения: взгляд на ICQE 2025 и далее
- Разумный диагноз: Как искусственный интеллект помогает выявить болезнь Альцгеймера
- Видео-R4: Размышляя над видео, чтобы лучше понимать текст
- Квантовый прыжок в будущее: юмористический взгляд на недавние квантовые приключения!
- Квантовый взгляд на биомедицинскую визуализацию
2025-12-06 22:47