Автор: Денис Аветисян
Новая модель StoryMem позволяет создавать связные и увлекательные видеоролики продолжительностью в несколько минут, используя визуальную память для поддержания последовательности повествования.
Исследователи представили фреймворк StoryMem для генерации длинных видео, основанный на диффузионных моделях и механизмах визуальной памяти, с применением LoRA-настройки.
Создание длинных, связных видеосюжетов остается сложной задачей для современных генеративных моделей. В данной работе представлена система StoryMem: Multi-shot Long Video Storytelling with Memory, использующая механизм визуальной памяти для последовательной генерации многокадровых видеороликов. Предлагаемый подход преобразует существующие однокадровые диффузионные модели в многокадровых рассказчиков, поддерживая согласованность сюжета посредством динамически обновляемого банка ключевых кадров. Способна ли эта архитектура открыть путь к созданию действительно кинематографичных и связных повествований, длящихся минуты и более?
Вызов долгосрочной связности видеоповествования
Создание связных повествований в длинных видеороликах представляет собой серьезную проблему для современных генеративных моделей. Существующие алгоритмы часто сталкиваются с трудностями в поддержании визуальной согласованности и смысловой логики на протяжении всей последовательности, что приводит к фрагментированным и несвязным результатам. Данная сложность обусловлена необходимостью моделирования долгосрочных зависимостей между кадрами и сохранения ключевой визуальной информации на протяжении всего процесса генерации. Неспособность эффективно справляться с этими задачами ограничивает возможности создания реалистичных и увлекательных видеороликов, требующих сложного повествования и продолжительного визуального потока. Исследования в этой области направлены на разработку новых архитектур и методов обучения, способных преодолеть эти ограничения и обеспечить более плавное и логичное развитие сюжета в длинных видео.
Существующие методы генерации видео последовательностей часто сталкиваются с трудностями при создании связных и логичных длинных роликов. Неспособность поддерживать визуальную консистентность и семантическую целостность на протяжении всей последовательности приводит к фрагментированным результатам, где отдельные кадры могут не соответствовать друг другу по стилю, содержанию или сюжету. Это проявляется в резких сменах освещения, непоследовательном изображении персонажей или объектов, а также в нарушении логической связи между событиями, что делает просмотр неприятным и лишает видео повествовательной структуры. В результате, даже при использовании передовых алгоритмов, длительные видеоролики, сгенерированные искусственным интеллектом, зачастую выглядят неестественно и разобщенно, не достигая плавности и связности, характерных для профессионального видеопроизводства.
Существенная проблема при создании связных видеороликов большой длительности заключается в сложности моделирования долгосрочных зависимостей и сохранения критически важной визуальной информации на протяжении всего процесса генерации. Современные алгоритмы часто испытывают трудности с поддержанием согласованности между отдаленными кадрами, что приводит к появлению визуальных несостыковок и нарушению логической последовательности событий. Потеря ключевых визуальных деталей или неспособность установить связь между ранними и поздними этапами ролика приводит к фрагментарности повествования и снижению общего качества сгенерированного видео. Успешное решение этой проблемы требует разработки новых методов, способных эффективно захватывать и сохранять контекст на протяжении всей последовательности кадров, обеспечивая тем самым плавный и логичный визуальный нарратив.
StoryMem: Введение явной визуальной памяти
StoryMem представляет собой новый подход к генерации длинных видеороликов, основанный на использовании явного компонента визуальной памяти. В отличие от традиционных моделей, которые генерируют каждый кадр независимо, StoryMem активно сохраняет и использует ключевые визуальные элементы на протяжении всей последовательности. Это достигается путем извлечения репрезентативных ключевых кадров и их хранения в структуре памяти, что позволяет модели ссылаться на ранее сгенерированные визуальные элементы и поддерживать визуальную согласованность в длинных видео.
В StoryMem визуальная память строится на основе репрезентативных ключевых кадров, отобранных из генерируемых видеопоследовательностей. Эта память позволяет модели извлекать и повторно использовать визуальные элементы на протяжении длинных видео, обеспечивая согласованность и снижая необходимость повторной генерации идентичных объектов или сцен. Фактически, модель способна «вспоминать» ранее созданные визуальные компоненты и интегрировать их в новые кадры, что повышает когерентность и реалистичность генерируемых длинных видео.
В основе StoryMem лежит фреймворк Memory-to-Video (M2V), предназначенный для расширения возможностей однопроходных диффузионных моделей за счет добавления компонента долгосрочной памяти. M2V позволяет модели сохранять и повторно использовать визуальную информацию на протяжении всей генерируемой последовательности, что принципиально отличает его от стандартных подходов. Архитектура M2V включает в себя модуль памяти, который хранит ключевые кадры, и механизм, позволяющий модели извлекать релевантные кадры из памяти в процессе генерации каждого нового кадра видео. Это обеспечивает согласованность и преемственность визуального контента в длинных видео, преодолевая ограничения, свойственные традиционным диффузионным моделям, которые обычно генерируют каждый кадр независимо.
Конструирование и уточнение визуальной памяти
Семантический выбор ключевых кадров осуществляется посредством анализа эмбеддингов CLIP, что позволяет идентифицировать репрезентативные кадры, отражающие смысловое содержание видеоряда. В основе метода лежит использование модели CLIP для кодирования каждого кадра в векторное пространство, где близость векторов соответствует семантической схожести кадров. Выбор ключевых кадров происходит на основе минимизации расстояния между эмбеддингами, обеспечивая выбор кадров, наилучшим образом представляющих визуальный контент и сохраняющих его смысловую целостность. Таким образом, данный подход позволяет отфильтровать избыточные или нерелевантные кадры, концентрируясь на значимых моментах видео.
Процесс выбора ключевых кадров дополняется эстетической моделью вознаграждения HPSv3, которая оценивает визуальное качество и привлекательность каждого кадра. HPSv3 использует сложную архитектуру нейронной сети, обученную на большом наборе изображений, чтобы присваивать каждому кадру балльную оценку, отражающую его эстетические характеристики, такие как композиция, цветовая гамма и детализация. В процессе отбора ключевых кадров кадры с более высокими оценками HPSv3 получают приоритет, что обеспечивает формирование визуальной памяти, состоящей из наиболее приятных и качественных изображений. Это позволяет улучшить общее восприятие и запоминаемость сгенерированных визуальных последовательностей.
Для эффективного управления визуальной памятью используются методы скользящего окна (Sliding Window) и Memory Sink. Скользящее окно ограничивает размер банка памяти, удаляя наиболее старые кадры при добавлении новых, что позволяет поддерживать актуальность информации и снижает вычислительные затраты. Memory Sink, в свою очередь, представляет собой механизм, который отбирает и сохраняет в банке памяти наиболее информативные и значимые кадры, основываясь на их сходстве с текущим входным кадром. Этот подход позволяет сохранять долгосрочную память, избегая при этом избыточности и обеспечивая оптимальный баланс между объемом хранимых данных и вычислительной сложностью. Оба метода совместно обеспечивают как удержание важных визуальных данных на протяжении длительного времени, так и поддержание приемлемой производительности системы.
![Исследования показали, что наш метод эффективно сохраняет согласованность вновь появившихся персонажей и поддерживает долговременную визуальную достоверность, что демонстрируется на примере ключевого кадра из [Shot 1], выделенного синим прямоугольником.](https://arxiv.org/html/2512.19539v1/x6.png)
M2V Framework: Интеграция памяти в диффузию
В основе M2V фреймворка лежит метод конкатенации латентных представлений (Latent Concatenation), позволяющий объединить латентные векторы, представляющие память, с латентными векторами видеопоследовательности. Этот процесс объединения служит для обуславливания процесса генерации, то есть для управления созданием новых кадров видео на основе информации, хранящейся в памяти. Конкатенация латентных векторов выполняется перед декодированием, обеспечивая диффузионной модели доступ к контексту, представленному в памяти, и влияя на процесс генерации последовательных кадров. В результате модель способна генерировать видео, учитывающее предыдущие события и контекст, хранящийся в латентном пространстве памяти.
Метод Negative RoPE Shift использует сдвиг в позиционном кодировании RoPE (Rotary Positional Embedding) для интеграции информации из предыдущих кадров памяти в процесс генерации. В частности, кадры памяти встраиваются в последовательность входных данных как предшествующие события, при этом применяется отрицательный сдвиг для их позиционного кодирования. Это позволяет модели учитывать контекст предыдущих кадров при генерации новых, обеспечивая более последовательное и когерентное видео. Эффективность подхода заключается в том, что модель воспринимает кадры памяти как предшествующие во времени, что позволяет ей более точно предсказывать последующие кадры и формировать согласованную временную зависимость $t-1$ и $t$. В результате достигается улучшенное понимание временного контекста и более реалистичная генерация видео.
Для эффективной адаптации моделей диффузии, работающих с единичным кадром, таких как WAN2.2-I2V, в рамках M2V применяется LoRA (Low-Rank Adaptation) тонкая настройка. Этот метод позволяет оптимизировать производительность модели, изменяя лишь небольшое количество параметров, что значительно снижает вычислительные затраты и требования к памяти по сравнению с полной переобучающей настройкой. LoRA выделяет низкоранговые матрицы, добавляемые к существующим весам модели, и оптимизирует только эти матрицы во время обучения, сохраняя исходные веса замороженными. Такой подход обеспечивает быструю адаптацию модели к новым данным и эффективное использование ресурсов при интеграции с механизмом запоминания M2V.
В основе M2V-фреймворка лежат передовые диффузионные модели, обеспечивающие генерацию данных за счет итеративного процесса шумоподавления. Ключевым компонентом является использование RoPE (Rotary Positional Embeddings) — метода кодирования позиционной информации, позволяющего эффективно обрабатывать последовательности и сохранять когерентность генерируемых данных. RoPE позволяет модели учитывать порядок элементов в последовательности, что критически важно для задач, связанных с видео и временными зависимостями. Эффективность достигается за счет линейной сложности вычислений по отношению к длине последовательности, что делает RoPE применимым к длинным видеопоследовательностям и обеспечивает высокую скорость генерации $x_t = \sqrt{\alpha_t} x_0 + \sqrt{1 — \alpha_t} \epsilon$, где $\epsilon$ — шум, а $\alpha_t$ — коэффициент, определяющий вклад исходного сигнала.
Влияние StoryMem и направления дальнейших исследований
Оценка системы StoryMem на базе теста ST-Bench продемонстрировала значительное превосходство над существующими методами в поддержании визуальной связности и семантической последовательности видео. В частности, достигнуто улучшение на 28.7
Значительный прогресс в поддержании визуальной связности и семантической последовательности в длинных видеороликах, достигнутый благодаря StoryMem, открывает новые горизонты для создания захватывающего и увлекательного контента. Возможность генерировать продолжительные видеосюжеты с сохранением логичной структуры и эстетической привлекательности позволяет авторам экспериментировать с более сложными повествованиями и создавать более глубокие эмоциональные связи со зрителем. Повышенная согласованность кадров способствует более плавному и естественному восприятию видеоряда, что особенно важно для создания убедительных историй и иммерсивного опыта. Это не просто технологический прорыв, но и инструмент, расширяющий творческие возможности и позволяющий создавать контент, который действительно вовлекает и удерживает внимание аудитории.
Разработка StoryMem демонстрирует значительный прогресс в области генерации согласованных видео, превосходя существующие методы, включая передовую систему HoloCine, на 9.4
Дальнейшие исследования StoryMem направлены на значительное увеличение объема памяти, что позволит модели оперировать более сложными и продолжительными нарративами. Особое внимание уделяется оптимизации процесса выбора ключевых кадров, чтобы обеспечить более плавные и логичные переходы между сценами. Разрабатываются новые методы управления памятью, направленные на повышение эффективности использования ресурсов и снижение вычислительных затрат. Улучшение этих аспектов позволит не только создавать более длинные и связные видеоролики, но и расширить возможности StoryMem для обработки и генерации контента с более высоким уровнем детализации и сложности.
Потенциал StoryMem выходит далеко за рамки развлекательной индустрии, открывая новые горизонты в создании образовательного контента и иммерсивных повествовательных форматов. Возможность генерировать визуально связные и семантически последовательные видеоролики делает технологию особенно привлекательной для разработки интерактивных обучающих материалов, где последовательность и ясность изложения имеют решающее значение. Кроме того, StoryMem позволяет создавать захватывающие иммерсивные истории, где зритель может глубже погрузиться в происходящее благодаря плавному и логичному развитию сюжета. Такой подход к визуальному повествованию может быть использован в различных областях, от виртуального туризма и исторических реконструкций до создания интерактивных тренажеров и симуляций, значительно повышая вовлеченность и эффективность обучения.
Исследование демонстрирует, что последовательное построение визуального повествования в длинных видеороликах требует не просто генерации отдельных кадров, а формирования устойчивой визуальной памяти. Авторы StoryMem предлагают подход, в котором модель способна “помнить” предыдущие сцены и использовать эту информацию для создания согласованного сюжета. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Принятие решений должно основываться на вероятностях, а не на уверенности». Этот принцип находит отражение в StoryMem, где вероятностное моделирование позволяет поддерживать согласованность между кадрами, обеспечивая плавный переход от одной сцены к другой и формируя цельную историю. В основе работы лежит идея memory-to-video (M2V), позволяющая модели не просто синтезировать видео, но и осмысленно выстраивать повествование, опираясь на визуальную память.
Куда Далее?
Представленная работа, безусловно, открывает новые горизонты в области генерации длинных видео, однако не стоит забывать о неизбежных ограничениях любой модели. Попытка внедрить «визуальную память» — шаг логичный, но и требующий дальнейшего осмысления. Вопрос не в том, чтобы просто «запомнить» предыдущие кадры, а в том, чтобы извлечь из этой памяти значимые зависимости, закономерности, которые действительно формируют связное повествование. Каждое отклонение от ожидаемого результата, каждая «нестыковка» в последовательности кадров — это, по сути, возможность выявить скрытые, ещё не понятые нами, принципы визуального языка.
Очевидно, что текущая архитектура требует дальнейшей оптимизации в части вычислительной эффективности. Генерация минутных видео — это уже неплохо, но для создания полноценных историй необходимо преодолеть барьер времени. Более того, стоит обратить внимание на возможность интеграции с другими модальностями — звуком, текстом — для создания действительно мультисенсорного опыта. Искусственное ограничение генерации лишь визуальным рядом представляется несколько… наивным, учитывая сложность реального мира.
В конечном итоге, успех подобных исследований будет зависеть не от количества сгенерированных кадров, а от качества возникающих нарративов. Важно помнить, что задача не в том, чтобы «обмануть» зрителя, создав иллюзию реальности, а в том, чтобы предложить ему новые, неожиданные интерпретации визуальной информации. Именно в этом, возможно, и заключается истинная ценность машинного творчества.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19539.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Фотонные квантовые вычисления: на пути к практической реализации
- Квантовая оптимизация без ограничений: Новый подход к масштабируемым алгоритмам
- Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
2025-12-24 04:59