一周不到，AI 画师又“进阶”了，还是一个大跨步 —— 直接 1 句话生成视频的那种。输入“一个下午在海滩上奔跑的女人”，立刻就蹦出一个 4 秒 32 帧的小片段： 又或是输入“一颗燃烧的心”，就能看见一只被火焰包裹的心： 这个最新的文本-视频生成 AI，是清华 & 智源研究院出品的模型 CogVideo。 Demo 刚放到网上就火了起来，有网友已经急着要论文了： CogVideo“一脉相承”于文本-图像生成模型 CogView2，这个系列的 AI 模型只支持中文输入，外国朋友们想玩还得借助Google翻译： 看完视频的网友直呼“这进展也太快了，要知道文本-图像生成模型 DALL-E2 和 Imagen 才刚出” 还有网友想象：照这个速度发展下去，马上就能看到 AI 一句话生成 VR 头显里的 3D 视频效果了： 所以，这只名叫 CogVideo 的 AI 模型究竟是什么来头？ 生成低帧视频后再插帧 团队表示，CogVideo 应该是当前最大的、也是首个开源的文本生成视频模型。 在设计模型上，模型一共有 90 亿参数，基于预训练文本-图像模型 CogView2 打造，一共分为两个模块。 第一部分先基于 CogView2，通过文本生成几帧图像，这时候合成视频的帧率还很低； 第二部分则会基于双向注意力模型对生成的几帧图像进行插帧，来生成帧率更高的完整视频。 在训练上，CogVideo 一共用了 540 万个文本-视频对。 这里不仅仅是直接将文本和视频匹配起来“塞”给 AI，而是需要先将视频拆分成几个帧，并额外给每帧图像添加一个帧标记。 这样就避免了 AI 看见一句话，直接给你生成几张一模一样的视频帧。 其中，每个训练的视频原本是 160×160 分辨率，被 CogView2 上采样（放大图像）至 480×480 分辨率，因此最后生成的也是 480×480 分辨率的视频。 至于 AI 插帧的部分，设计的双向通道注意力模块则是为了让 AI 理解前后帧的语义。 最后，生成的视频就是比较丝滑的效果了，输出的 4 秒视频帧数在 32 张左右。 在人类评估中得分最高 这篇论文同时用数据测试和人类打分两种方法，对模型进行了评估。 研究人员首先将 CogVideo 在 UCF-101 和 Kinetics-600 两个人类动作视频数据集上进行了测试。 其中，FVD（Fréchet 视频距离）用于评估视频整体生成的质量，数值越低越好；IS（Inception score）主要从清晰度和生成多样性两方面来评估生成图像质量，数值越高越好。 整体来看，CogVideo 生成的视频质量处于中等水平。 但从人类偏好度来看，CogVideo 生成的视频效果就比其他模型要高出不少，甚至在当前最好的几个生成模型之中，取得了最高的分数： 具体来说，研究人员会给志愿者一份打分表，让他们根据视频生成的效果，对几个模型生成的视频进行随机评估，最后判断综合得分： CogVideo 的共同一作洪文逸和丁铭，以及二作郑问迪，三作 Xinghan Liu 都来自清华大学计算机系。 此前，洪文逸、丁铭和郑问迪也是 CogView 的作者。 论文的指导老师唐杰，清华大学计算机系教授，智源研究院学术副院长，主要研究方向是 AI、数据挖掘、机器学习和知识图谱等。 对于 CogVideo，有网友表示仍然有些地方值得探究，例如 DALL-E2 和 Imagen 都有一些不同寻常的提示词来证明它们是从 0 生成的，但 CogVideo 的效果更像是从数据集中“拼凑”起来的： 例如，狮子直接“用手”喝水的视频，就不太符合我们的常规认知（虽然很搞笑）： （是不是有点像给鸟加上两只手的魔性表情包） 但也有网友指出，这篇论文给语言模型提供了一些新思路： 用视频训练可能会进一步释放语言模型的潜力。因为它不仅有大量的数据，还隐含了一些用文本比较难体现的常识和逻辑。 目前 CogVideo 的代码还在施工中，感兴趣的小伙伴可以去蹲一波了~ 项目&论文地址： https://github.com/THUDM/CogVideo
