Goku（悟空）——港大字节最新基于rectified flow Transformer的视频生成模型

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主要介绍

Goku（悟空）是由香港大学与字节跳动合作推出的最新视频生成模型，基于先进的rectified flow Transformer框架设计。该模型旨在实现图像与视频的无缝生成，为创作者和市场营销领域带来革命性的变化。Goku不仅支持文生视频、图生视频及文生图等多种模式，还以其极低的成本重新定义了视频制作的门槛。

Goku（悟空）——港大字节最新基于rectified flow Transformer的视频生成模型

功能特点

高质量的视频生成：Goku能够生成高质量的视频内容，无论是诱人的美食还是华丽的化妆品广告，都能呈现出栩栩如生的效果，人物神情自然，难以分辨真伪。
多模式支持：除了文生视频外，Goku还支持图生视频及文生图等多种模式，满足用户多样化的内容创作需求。
极低的成本：Goku+模型被官方誉为“以比原成本低100倍的价格制作广告视频的奇迹模型”，大大降低了视频广告的制作成本。
广泛的应用场景：Goku适用于多种应用场景，包括广告视频制作、时装秀展示、多类别视频内容创作等，展示了其在多元化内容创作中的适应能力。

优缺点

优点：

高质量的生成效果：Goku生成的视频内容质量高，人物神情自然，难以分辨真伪。
多模式支持：提供文生视频、图生视频及文生图等多种模式，满足用户多样化的需求。
极低的成本：Goku+模型以极低的成本实现高质量的视频生成，为广告视频制作等领域带来了革命性的变化。
广泛的应用场景：适用于多种应用场景，展示了其在多元化内容创作中的适应能力。

缺点：

技术复杂性：作为先进的视频生成模型，Goku可能具有较高的技术门槛，需要一定的专业知识和技能才能使用。
计算资源需求：生成高质量的视频内容可能需要较高的计算资源，对于普通用户来说可能存在一定的限制。

如何使用

由于目前官方仅发布了技术报告，尚未提供详细的用户手册或操作指南，因此无法给出具体的使用步骤。但一般来说，使用Goku模型可能涉及以下几个步骤：

数据准备：准备需要生成的视频内容相关的文本描述或图像素材。
模型加载：将Goku模型加载到合适的计算环境中。
参数设置：根据具体需求调整模型的参数设置，如生成视频的分辨率、帧率等。
视频生成：运行模型进行视频生成，并获取生成的视频内容。
后处理：对生成的视频内容进行必要的后处理，如裁剪、压缩等，以满足实际应用需求。

框架结构

Goku模型的核心在于其多层次结构，结合了图像-视频联合VAE和全注意力Transformer架构，通过校正流公式实现高效的内容生成。具体来说：

图像-视频联合VAE：将图像和视频数据压缩至共享的潜在空间，为后续的生成过程提供统一的数据表示。
全注意力Transformer：利用全注意力机制对潜在表示进行建模，实现图像和视频的统一生成。
校正流公式：基于rectified flow Transformer框架，实现高效的内容生成，提高生成视频的质量和流畅度。

创新点

基于rectified flow Transformer的框架：Goku采用了先进的rectified flow Transformer框架，实现了图像与视频的无缝生成。
多模式支持：支持文生视频、图生视频及文生图等多种模式，满足了用户多样化的内容创作需求。
极低的成本：Goku+模型以极低的成本实现高质量的视频生成，为广告视频制作等领域带来了革命性的变化。