Video-T1 —— 清华联合腾讯推出的视频生成技术

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主要介绍

Video-T1是清华大学与腾讯联合推出的一项创新视频生成技术。该技术首次将测试时缩放（Test-Time Scaling, TTS）策略应用于视频生成领域，旨在通过增加推理阶段的计算资源，显著提升生成视频的质量和与文本提示的一致性，而无需重新训练视频生成模型。

功能特点

1. 测试时缩放（TTS）：在视频生成过程的推理阶段投入更多计算资源，通过生成多个候选视频并利用测试验证器进行评估，最终选择质量最高的视频。
2. 提升视频质量：显著提高生成视频的清晰度、细节和与文本描述的贴合度，使视频更加符合用户的预期。
3. 无需重新训练：避免了传统方法中需要大量资源重新训练模型的局限性，降低了成本和时间消耗。

优缺点

优点：

1. 性能提升显著：在多个视频生成模型上的实验结果表明，TTS能够稳定地提升生成视频的性能。
2. 灵活性高：适用于不同类型的视频生成模型，包括基于扩散（Diffusion）和自回归（Autoregressive）范式的模型。
3. 计算资源高效利用：通过更智能地利用推理时的计算资源，实现了性能提升与计算成本的平衡。

缺点：

1. 对计算资源有一定要求：虽然无需重新训练模型，但TTS在推理阶段需要更多的计算资源。
2. 对某些属性的改进有限：对于运动的流畅性和时序上的一致性等难以评估的属性，TTS的改进效果相对有限。

如何使用

1. 准备视频生成模型：选择一个现有的视频生成模型作为基础。
2. 应用TTS策略：在推理阶段，使用TTS策略生成多个候选视频。
3. 评估与选择：利用测试验证器对候选视频进行评估，选择质量最高的视频作为输出。

框架结构

Video-T1的核心在于TTS策略的实现，具体包括随机线性搜索（Random Linear Search）和帧树搜索（Tree-of-Frames, ToF）两种方法。ToF方法进一步将视频生成过程分为三个阶段：图像级别的对齐、测试验证器中的动态提示反馈以及视频整体质量的评估与选择。

创新点

1. 首次将TTS应用于视频生成：突破了传统视频生成方法的局限性，为提升视频生成质量提供了新的途径。
2. 高效的帧树搜索方法：通过自适应扩展和修剪视频分支，在计算成本与生成质量间实现动态平衡，显著提高了搜索效率。
3. 多验证器综合评估：使用不同的测试验证器进行综合评估，更充分地发挥TTS的潜力。

评估标准

1. 视频质量：评估生成视频的清晰度、细节和与文本描述的贴合度。
2. 性能提升幅度：与基线模型相比，生成视频在各项指标上的提升幅度。
3. 计算资源消耗：推理阶段所需的计算资源量。

应用领域

Video-T1技术可广泛应用于影视制作、动画制作、广告创意等领域，帮助用户生成高质量、符合文本描述的视频内容。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/liuff19/Video-T1
• 项目主页：https://liuff19.github.io/Video-T1/
• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.18942